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大数据文摘授权转载自HyperAi超神经 作者： 田小幺 编辑：李宝珠，十九 蛋白质，这些微小而强大的生物分子，是生命活动的基础，在生物体内扮演着多种角色。然而，要精确地调整和优化蛋白质功能，以适应特定的工业或医疗需求，却是一项极具挑战性的任务。传统上，科学家们依赖于湿实验方法来探索蛋白质的奥秘，但这种方法既耗时又昂贵。 幸运的是，随着人工智能的飞速发展，一种新的工具——预训练蛋白质语言模型 (PLMs)，正在帮助我们以前所未有的方式理解和预测蛋白质的行为。PLMs 以无监督的方式学习数百万蛋白质中氨基酸序列的分布特征，在揭示蛋白质序列与其功能之间的隐含关系方面显示出了巨大的潜力，因此有助于高效地探索大量的设计空间。如今，预训练的 PLMs 在缺少实验数据的情况下已经取得了显著进展，但其准确性和可
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