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DHR｜ 基于蛋白语言模型的超快速MSA搜索算法 2024年8月9日，一篇研究发布在 Nature Biotechnology ，题为《 Fast, sensitive detection of protein homologs using deep dense retrieval 》。该团队提出一个名为DHR（Dense Homolog Retriever）的蛋白同源序列检测算法。 DHR运用蛋白质语言模型和对比学习 ，能够快速且精准地在庞大的数据库中识别出蛋白质间的远亲关系。DHR打破了传统序列比对(MSA)方法的束缚，为生物信息学领域带来了一种新的、高效、快速的蛋白质同源序列检索工具，有助于推动AF3等结构预测模型的速度。 关键词 蛋白语言模型｜MSA搜索｜AI 研究背景 蛋白质同源序列是具有共同进化起源的蛋白质序列，它们在结构和功能上存在相似性。然而，传统的蛋白质同源序列检测方法，例如基于序列比对的PSI-BLAST和HMMER等，存在一些局限性： 灵敏度限制 ：这些方法在识别序列
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