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ProtBERT
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为孟加拉国开发了新的基于蛋白质的鱼类鉴定方法
研究人员开发了一种使用蛋白质序列鉴定孟加拉国鱼类物种的新方法。他们创建了一个包含九种孟加拉国本土鱼类蛋白质序列的数据集，并评估了几种机器学习架构。他们提出的混合模型 MotifCNN-Transformer+TA-PE 达到了 79.80% 的准确率，并且比微调后的 ProtBERT 模型速度更快、体积更小，使其在资源受限的环境中更具实用性。
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AI代理框架增强肽设计和优化
研究人员开发了Pepti-Agent，一个用于治疗性肽设计和优化的新型AI框架。该系统集成了生成模型和属性预测器，能够通过迭代优化肽序列来平衡溶解度和溶血活性等竞争性约束。与之前的单体脚本不同，Pepti-Agent利用模型上下文协议（MCP）独立暴露生成、预测和突变工具，使大型语言模型控制器能够根据实时属性配置文件进行引导优化，而不仅仅依赖于自然语言推理。该框架还提供了可复现的决策和突变跟踪，用于基准测试和候选优先级排序。