Teaching AI to speak protein.
教導人工智慧理解蛋白質語言。 Curr Opin Struct Biol 2025-02-22

蛋白質語言模型（pLMs）正逐漸成為理解蛋白質序列及其功能的重要工具，特別是在預測分子功能方面，如識別結合位點和評估基因變異影響。不過，單靠pLM嵌入在蛋白質結構預測上仍無法與最佳方法相提並論。透過微調這些pLM，可以提升其效率和準確性，尤其在實驗數據不足的情況下。總的來說，pLM為計算生物學與實驗生物學的整合鋪路，預示著蛋白質設計的新時代。 PubMed DOI

Language models for protein design.
蛋白質設計的語言模型。 Curr Opin Struct Biol 2025-03-07

這篇評論探討語言模型在蛋白質設計中的應用，將蛋白質視為氨基酸序列，類比於語言模型處理句子中的單詞。文章介紹蛋白質語言模型的基本概念，強調最近的進展，如上下文設計和結構信息整合，並討論目前的限制。此外，評論還建議未來的研究方向，以提升蛋白質語言模型，改善設計結果。 PubMed DOI

Protein structure prediction via deep learning: an in-depth review.
深度學習於蛋白質結構預測之深入綜述 Front Pharmacol 2025-04-18

**重點摘要：** 深度學習已經徹底改變了蛋白質結構預測的領域，成功彌補了大量蛋白質序列與有限實驗決定結構之間的落差。這篇綜述整理了主要的資料庫、深度學習與大型語言模型在蛋白質結構預測上的最新進展，並討論了這個領域未來的挑戰與機會，特別強調其對藥物發現與開發的影響。 PubMed DOI

The influence of prompt engineering on large language models for protein-protein interaction identification in biomedical literature.
即時提示工程對大型語言模型於生物醫學文獻中辨識蛋白質-蛋白質交互作用的影響 Sci Rep 2025-05-03

這篇研究比較了 GPT-3.5、GPT-4 和 Google Gemini 等大型語言模型在生物醫學文本中擷取蛋白質-蛋白質交互作用的能力。結果顯示，Gemini 1.5 Pro 表現最好，F1 分數最高達 90.3%。雖然還不如專業模型，但只要設計好提示詞，這些工具對生物醫學研究人員來說就很容易上手。 PubMed DOI

ProtFun: A Protein Function Prediction Model Using Graph Attention Networks with a Protein Large Language Model.
ProtFun：結合蛋白質大型語言模型與圖注意力網路的蛋白質功能預測模型 bioRxiv 2025-06-04

這篇研究提出 ProtFun 深度學習模型，結合蛋白質語言模型嵌入、家族網路資訊（用圖注意力網路）和蛋白質特徵，來預測蛋白質功能。實驗結果顯示 ProtFun 在標準資料集上表現比現有方法更好，程式碼也已經公開。 PubMed DOI

Aligning large language models and geometric deep models for protein representation.
大型語言模型與幾何深度模型在蛋白質表徵上的對齊 Patterns (N Y) 2025-06-09

這篇研究發現，結合圖形和3D結構資料的蛋白質幾何深度模型（GDMs）能和大型語言模型（LLMs）更好對齊，且LLMs規模越大效果越好。罕見蛋白質較難對齊，但提升GDM嵌入維度、用兩層投影頭、或針對蛋白質微調LLM都能改善。對齊提升後，下游任務表現更好，也能減少模型產生錯誤資訊。 PubMed DOI

A Survey of Pretrained Protein Language Models.
預訓練蛋白質語言模型之調查 Methods Mol Biol 2025-07-02

蛋白質語言模型（PLMs）受大型語言模型啟發，已大幅推動蛋白質生物資訊學發展，特別在分類、功能預測和新蛋白質設計上表現亮眼。本章介紹PLMs的發展、主要架構及新趨勢，強調這些技術對解決生物學難題越來越重要。 PubMed DOI

TransFun: A Tool of Integrating Large Language Models, Transformers, and Equivariant Graph Neural Networks to Predict Protein Function.
TransFun：結合大型語言模型、Transformers 與等變圖神經網路以預測蛋白質功能的工具 Methods Mol Biol 2025-07-02

用實驗鑑定蛋白質功能很慢又困難，導致很多蛋白質雖然知道序列和結構，功能還是不清楚。自動化功能預測（AFP）用電腦方法，結合序列、結構等資料來預測功能。本章介紹 TransFun，利用蛋白質語言模型和 AlphaFold 結構，提升預測準確度。程式碼在 https://github.com/jianlin-cheng/TransFun。 PubMed DOI

Large Context, Deeper Insights: Harnessing Large Language Models for Advancing Protein-Protein Interaction Analysis.
大語言模型於促進蛋白質-蛋白質交互作用分析之應用：大範疇背景，深入洞見 Methods Mol Biol 2025-07-02

蛋白質-蛋白質交互作用（PPIs）對生物研究和新藥開發很關鍵。現在大型語言模型（LLMs）已能從蛋白質序列分析PPIs，處理大規模資料也沒問題。不過，還有像運算量大、資料不平衡和多種資料整合等挑戰。未來會持續優化，讓LLMs在生物領域發揮更大作用。 PubMed DOI

Large Language Model (LLM)-Based Advances in Prediction of Post-translational Modification Sites in Proteins.
基於大型語言模型（LLM）在蛋白質翻譯後修飾位點預測上的新進展 Methods Mol Biol 2025-07-02

本章介紹用蛋白質語言模型（pLMs）預測蛋白質翻譯後修飾（PTM）位點的最新進展，強調pLMs能提升預測準確度。內容也提到微調、多模態整合、新型架構等趨勢，並討論模型可解釋性、現有限制及未來發展方向。 PubMed DOI

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