入選頂會(huì)ICML，清華AIR等聯(lián)合發(fā)布蛋白質(zhì)語言模型ESM-AA，超越傳統(tǒng)SOTA

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原標(biāo)題：入選頂會(huì)ICML，清華AIR等聯(lián)合發(fā)布蛋白質(zhì)語言模型ESM-AA，超越傳統(tǒng)SOTA
關(guān)鍵字：蛋白質(zhì),模型,尺度,原子,分子
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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內(nèi)容摘要：

作者：田小幺
編輯：鄭康杰，李姝
清華大學(xué)、北京大學(xué)、學(xué)的聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)提出了一種多尺度的蛋白質(zhì)語言模型 ESM-AA，在靶點(diǎn)-配體結(jié)合等任務(wù)上的性能顯著提升。作為細(xì)胞內(nèi)無數(shù)生化反應(yīng)的驅(qū)動(dòng)力，蛋白質(zhì)在細(xì)胞微觀世界中扮演著建筑師和工程師的角色，不僅催化著生命活動(dòng)，更是構(gòu)筑、維系生物體形態(tài)與功能的基礎(chǔ)構(gòu)件。正是蛋白質(zhì)之間的互動(dòng)、協(xié)同作用，支撐起了生命的宏偉藍(lán)圖。
然而，蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變，傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法在解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)時(shí)既耗時(shí)又費(fèi)力——蛋白質(zhì)語言模型 (PLMs) 應(yīng)運(yùn)而生，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過分析大量的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)蛋白質(zhì)的生物化學(xué)規(guī)律和共進(jìn)化模式，在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、適應(yīng)性預(yù)測(cè)和蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域取得了顯著成就，極大地推動(dòng)了蛋白質(zhì)工程的發(fā)展。
盡管 PLMs 在殘基尺度上取得了巨大成功，但在提供原子級(jí)信息方面的能力卻受到了限制。針對(duì)于此，清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院副研究員周浩聯(lián)合北京大學(xué)、學(xué)和水木分子團(tuán)隊(duì)，提出了一種多尺度的蛋白質(zhì)語言模型 ESM-AA (ESM All Atom)，通過設(shè)計(jì)殘基展開、多尺度位置編碼等訓(xùn)練機(jī)制，拓展出了處理原子尺度信息的能力。
ESM-AA

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