Nat. Commun. | ​蛋白质语言模型驱动的DNA-蛋白质结合预测

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近日，湖南大学信息科学与工程学院彭绍亮教授课题组在国际顶级期刊Nature Communications发表了题为Improving prediction performance of general protein language model by domain-adaptive pretraining on DNA-binding protein的研究论文。该研究提出了基于大型通用蛋白质语言模型和领域自适应预训练的DNA结合蛋白语言模型ESM-DBP，系统地研究了如何从蛋白质初级序列出发有效地预测DNA结合蛋白质和残基这一生物信息学和人工智能领域的挑战性问题，探索发现了基于大型蛋白质语言模型的高质量表征学习技术，为研究复杂的DNA-蛋白质相互作用机制提供了新的研究思路。 蛋白质和DNA相互作用在大多数生命活动中起到基础性的作用。传统的基于生物湿实验研究蛋白质-DNA相互作用的方法周期长、费用高，成功率低。在过去的十年中，基于深度学习的技术已广泛应用于蛋白质-DNA相互作用预 ………………………………