换一批基于蛋白质语言模型的突变效应预测研究进展
Research progress in mutation effect prediction based on protein language models
摘要蛋白质突变效应预测是生物信息学和蛋白质工程领域的一个关键挑战.近年来,深度学习,特别是蛋白质语言模型的发展为该领域带来了新的机遇.本文综述了蛋白质语言模型在蛋白质突变效应预测中的应用,重点讨论了 3类主要模型:基于序列的模型、基于结构的模型以及结合序列和结构信息的模型,详细分析了这些模型的原理、优势和局限性,并探讨了无监督学习和监督学习在模型训练中的应用.此外,还讨论了当前面临的主要挑战,包括高质量数据集的获取、数据噪声的处理等.最后,展望了未来研究方向,包括多模态融合、少样本学习等新兴技术的应用前景.本综述为研究者提供了一个全面的视角,以推动蛋白质突变效应预测领域的进一步发展.
更多相关知识
关键词
蛋白质语言模型突变效应预测深度学习序列模型结构模型多模态融合无监督学习监督学习protein language modelsmutation effect predictiondeep learningsequence modelsstructure modelsmultimodal fusionunsupervised learningsupervised learning
栏目名称
DOI
10.13345/j.cjb.240683
发布时间
2025-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
- 浏览1
- 被引1
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
