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LC-SEPLM
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RIBOSPAN：新型长上下文RNA基础模型发布
研究人员推出RIBOSPAN，一个拥有16.1亿参数的双向RNA基础模型，能够处理长达10,240个核苷酸。该模型专为高分辨率、全转录本RNA建模而设计，提供强大的长上下文表示能力，并支持基于离散扩散的mRNA生成和重新设计。评估结果表明，RIBOSPAN在RNA表示质量方面达到了最先进的水平，尤其是在长RNA序列方面，并促进了保护蛋白质的信使RNA编码序列优化。
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新方法通过3D接触监督增强蛋白质语言模型
研究人员开发了LC-SEPLM，一种通过整合长程接触监督来增强蛋白质表示学习的新方法。这种适应性方法应用于使用LoRA的ESM2模型，明确训练模型识别三维残基接触，这是仅序列模型无法直接捕捉的特征。通过在大量AlphaFold预测的蛋白质结构数据集上进行训练，LC-SEPLM在八项蛋白质级别任务上表现出显著的改进，尤其提高了远程同源性识别能力，并优于现有基准。