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Swiss-Prot
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Boltz-1 模型内部生物学处理分析
研究人员分析了 Boltz-1 模型（一种类似于 AlphaFold3 的结构预测器）的内部工作原理，以了解生物信息是如何被处理的。他们发现，虽然二级结构等几何信息得以保留，但序列化学信息在从模型的干部分支到扩散模块的过程中显著减弱。通过干预其表示来引导模型的尝试表明，螺旋和卷曲等某些方向可以影响预测的结构，但尽管 β-折叠方向具有高度可解码性，却未能显著增加折叠含量，这表明线性可解码性并不总是意味着因果影响。
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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。