主要观点总结
浙江大学研究团队提出InstructProtein模型，该模型利用知识指令对齐蛋白质语言与人类语言，展示了将生物序列整合到大型语言模型的能力。研究解决了当前蛋白质大语言模型在理解蛋白质语言方面的挑战，并通过实验验证了InstructProtein在蛋白质序列理解和设计方面的优势。
关键观点总结
关键观点1: InstructProtein模型的出现及背景
浙江大学研究团队提出的InstructProtein模型，是为了解决蛋白质语言和人类语言之间的转换问题。该模型能够利用知识指令对齐蛋白质语言与人类语言，从而弥补两种语言之间的差距。
关键观点2: InstructProtein模型的研究亮点
InstructProtein模型的研究亮点包括：通过知识指令对齐人类语言和蛋白质语言；探索蛋白质语言和人类语言间的双向生成能力；大量实验表明，InstructProtein在性能上优于现有的最先进LLMs。
关键观点3: InstructProtein模型的训练方法和架构
InstructProtein模型采用两步训练法：先在蛋白质和自然语言语料库上进行预训练，然后通过建立的蛋白质知识指令数据集进行微调。模型架构包括预训练阶段、模型微调阶段和指令数据生成阶段。
关键观点4: InstructProtein模型的应用与实验结果
InstructProtein模型在蛋白质序列理解和设计方面表现出色。在蛋白质序列理解方面，该模型在位置预测、功能预测和金属离子结合能力预测等任务上均取得了显著成绩。在蛋白质序列设计方面，该模型能够按照功能相关指令进行蛋白质设计，生成具有特定性质的蛋白质。
关键观点5: 蛋白质大语言模型的研究进展及未来展望
近年来，蛋白质大语言模型的研究取得了重大进展。这些模型具有准确预测蛋白质结构、功能和相互作用的能力，对于新药开发、疾病治疗和基础生物学研究具有重大意义。尽管已取得显著进展，但蛋白质大语言模型的研究仍处于早期阶段，未来还需进一步拓展其处理数值任务的能力，增强其在不同应用场景下的实用性。
文章预览
作者：梅菜 编辑：十九， 李宝珠 浙江大学研究团队提出 InstructProtein，利用知识指令对齐蛋白质语言与人类语言， 展示了将生物序列整合到大型语言模型的能力。 作为细胞生存的基础，蛋白质存在于包括人体在内的所有生物体中，是构成组织器官的支架和主要物质，在生命必不可少的化学反应中发挥着核心作用。 面对蛋白质结构的复杂多变，传统实验方法在解析蛋白质结构时既耗时又费力，蛋白质大语言模型 (PLMs) 应运而生——这些专业模型以氨基酸序列作为输入，能预测蛋白质功能，甚至设计全新的蛋白质。然而， PLMs 虽然在理解氨基酸序列方面表现出色，但无法理解人类语言。 同样地，当要求 ChatGPT 和 Claude-2 这类擅长处理自然语言的大语言模型 (LLMs)，去描述蛋白质序列的功能或生成具有特定性质的蛋白质时，它们也力不从心。究其原因，
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