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IMGT/LIGM-DB
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新的函数感知掩码提高了抗体语言模型的性能
研究人员开发了一种名为函数感知掩码的新预训练方法，用于抗体特异性语言模型。该技术根据抗体序列的已知生物学功能（如结合或结构特性）策略性地掩盖其区域。通过将掩码放置与特定的功能先验知识对齐，模型可以学习到更专业的表示，从而在属性预测和序列设计等下游任务中取得显著的性能提升。混合掩码策略进一步增强了在多个功能目标上的性能。
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新的基于偏好的学习框架增强抗体设计
研究人员开发了一种新颖的基于偏好的学习框架，以改进抗体表达排名，这是抗体设计中的关键步骤。该方法利用稀缺的定量表达数据以及来自免疫数据的海量弱阳性监督数据。通过调整用于蛋白质语言模型的Direct Preference Optimization (DPO)并结合基于IMGT的对齐，该框架可以高效地在可变长度序列上进行训练。在大量内部数据集上的评估表明，该方法始终优于现有基线，为数据受限场景下优化抗体可表达性提供了可扩展的解决方案。