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ProteinGym
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表格基础模型在生物分子预测任务中展现出惊人的泛化能力
一篇新的研究论文探讨了表格基础模型（如 TabPFN 和 TabICL）在预测生物分子属性方面的惊人有效性。尽管这些模型在与生物结构没有直接联系的合成数据上进行了预训练，但在蛋白质适应性回归和小分子分类的少样本学习场景中，它们仍然展现出具有竞争力的性能。研究强调，虽然表格上下文学习显示出潜力，但其成功在很大程度上依赖于所使用的蛋白质或分子表示的质量。
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新的 DPLM-Evo 模型支持具有显式编辑预测的生成式蛋白质进化
研究人员开发了 DPLM-Evo，一个新颖的进化离散扩散框架，旨在更好地模拟蛋白质进化。与之前使用掩码的模型不同，DPLM-Evo 显式预测替换、插入和删除操作，更贴近生物过程。该框架将潜在对齐与观察到的序列空间解耦，实现了感知插入缺失的生成和自适应支架生长。DPLM-Evo 在序列理解和突变效应预测方面表现出改进的性能，达到最先进水平。