Large language models generate functional protein sequences across diverse families.
大型語言模型在各種家族中生成功能性蛋白質序列。 Nat Biotechnol 2023-10-03

ProGen是一個深度學習模型，可以像製造句子一樣，生成具有特定功能的蛋白質序列。透過大量蛋白質數據訓練後，ProGen可以微調，提升生成目標蛋白質的能力。這個模型可以創造人工蛋白質，效率與天然蛋白質相當，即使序列不同。適用於不同蛋白質家族，如輔酶A轉移酶和丙酮酸脫氫酶。 PubMed DOI

Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model.
利用語言模型對蛋白質的原子級結構進行演化尺度的預測。 Science 2023-04-20

機器學習在預測蛋白質結構方面取得重大進展，利用演化數據進行序列比對。研究人員透過大型語言模型，能直接從原始序列推斷出蛋白質結構，並擴展至 150 億參數，加速高解析度結構預測。ESM Metagenomic Atlas 建立了超過 6.17 億宏基因組蛋白質序列的預測結構，提供廣泛且多樣的自然蛋白質洞察。 PubMed DOI

Becoming fluent in proteins.
成為蛋白質的流利者。 Cell Syst 2024-01-30

像ProGen2和IgLM這樣的大型語言模型正被應用在蛋白工程領域，以更有效地設計蛋白質。 PubMed DOI

The promises of large language models for protein design and modeling.
大型語言模型在蛋白質設計和建模中的潛力。 Front Bioinform 2023-12-11

最新的語言模型對蛋白質研究有重大影響，特別是GPT-4等模型展現出潛力，可應用在蛋白質領域。蛋白質語言模型已顯示出預測和創新蛋白質的能力，並取得重要進展。本文討論了這個新興領域的機會和挑戰，並提供了LLMs對蛋白質研究的影響。 PubMed DOI

Using protein language models for protein interaction hot spot prediction with limited data.
利用蛋白質語言模型進行有限數據下的蛋白質相互作用熱點預測。 BMC Bioinformatics 2024-03-19

蛋白質語言模型是強大的工具，可預測蛋白質結構、發現新功能性序列，並評估突變影響。研究指出這些模型可預測蛋白質間的相互作用熱點，並與傳統方法媲美。雖然成本效益高，但解釋特定特徵仍具挑戰性。 PubMed DOI

Comprehensive Research on Druggable Proteins: From PSSM to Pre-Trained Language Models.
從PSSM到預訓練語言模型：可藥物靶蛋白的全面研究。 Int J Mol Sci 2024-04-27

蛋白質在藥物研發中扮演重要角色，但傳統方法太貴又太慢。研究引入了一個快速又精確的分類器，使用了帶有ESM-2嵌入的蛋白質語言模型（PLM），準確率達95.11%。比較結果顯示，ESM-2嵌入比PSSM特徵更優。同時，開發了基於GPT-2的端對端模型，將大型語言模型成功應用在蛋白質辨識上，並經Pharos數據集驗證表現。 PubMed DOI

Evaluating large language models for annotating proteins.
評估大型語言模型用於蛋白質註釋。 Brief Bioinform 2024-05-06

UniProtKB中有超過2.51億個蛋白質，但只有0.25%有Pfam家族域標註，可能的家族域超過15000個。提出了基於轉移學習的新方法，使用大型語言模型（LLMs）在未標註數據上訓練，再在已標註數據上微調，準確性提高60%。該方法採用先進的LLMs和機器學習技術，程式碼和資料可於GitHub找到。 PubMed DOI

Fine-tuning large language models for chemical text mining.
化學文本探勘的大型語言模型微調。 Chem Sci 2024-07-12

這項研究探討了使用調校過的大型語言模型（LLMs）進行複雜化學文本挖掘任務，並在各種任務中取得了令人印象深刻的表現，僅需少量標註數據。調校過的ChatGPT模型表現優異，超越其他LLMs，展示了它們在化學知識提取的自動化數據獲取方面的潛力。 PubMed DOI

Approaching Optimal pH Enzyme Prediction with Large Language Models.
利用大型語言模型接近最佳 pH 酶預測。 ACS Synth Biol 2024-08-28

酵素在生物技術中非常重要，應用於食品、洗衣、製藥等領域，因為它們能催化化學反應。酵素的活性受pH值影響，每種酵素在特定pH範圍內表現最佳。為了解決這個挑戰，我們開發了一種基於語言模型的方法，預測酵素序列的最佳pH範圍。透過多種切分策略，我們的機器學習模型在不同蛋白質家族中展現高準確性，能快速識別具有理想pH的酵素，促進高通量探索。 PubMed DOI

Are Genomic Language Models All You Need? Exploring Genomic Language Models on Protein Downstream Tasks.
基因語言模型是否足夠？探索基因語言模型在蛋白質下游任務中的應用。 Bioinformatics 2024-08-30

這項研究探討基因組語言模型（gLMs）在蛋白質相關任務上的表現，並與蛋白質語言模型（pLMs）進行比較。研究人員整理了五個數據集，將編碼DNA序列（CDS）與蛋白質連結。結果顯示，gLMs在某些任務上表現優於pLMs，特別是使用檢索的CDS時。此外，聯合基因組-蛋白質模型展現了更佳的表現。研究還開發了一種新的核苷酸變壓器模型，使用3mer標記化，表現優於6mer版本。這顯示gLMs在蛋白質組學中的潛力，並建議統一基因組學與蛋白質組學的方法。作者已公開代碼和數據集。 PubMed DOI

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