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English(EN) Linear Fitness Subspace in Protein Language Models Enables Sample-Efficient Directed Evolution

新假设和搜索方法利用语言模型改进蛋白质进化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员提出了一种名为线性适应性子空间（LFS）的新假设，该假设认为蛋白质语言模型（PLMs）中一小组方向可以准确预测蛋白质的适应性变化。这一观察基于PLMs中因突变引起的表示变化可以从少数标记变体中线性访问的理念。为了利用这一点，他们开发了子空间引导进化搜索（SGES）方法，该方法从少量样本中估计LFS，以改进学习子空间内的代理建模和不确定性估计。与现有方法相比，SGES在众多蛋白质测定中展示了改进的适应性预测和搜索效率。 AI

影响 通过改进蛋白质语言模型的使用方式，这项研究可能带来更高效、更准确的蛋白质设计和工程方法。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍蛋白质语言模型新假设和方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · SiYuan Ma, Canran Xiao, Zikai Xiao, Albert Gao, Liang He, Xuan-Yu Wang, Shuying Cao, Xiaojun Jia ·

    蛋白质语言模型中的线性健身子空间可实现样本高效定向进化

    arXiv:2610.07607v1 Announce Type: cross Abstract: Model-guided directed evolution seeks to identify high-fitness protein variants under limited oracle budgets. Protein language models (PLMs) provide rich representations for this task, but task-agnostic zero-shot scores can be mis…

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