20个实验数据创造AI蛋白质里程碑！上海交大联合上海AI Lab发布FSFP，有效优化蛋白质预训练模型

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原标题：20个实验数据创造AI蛋白质里程碑！上海交大联合上海AI Lab发布FSFP，有效优化蛋白质预训练模型
关键字：蛋白质,模型,数据,突变,解读
文章来源：HyperAI超神经
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作者：田小幺
编辑：李宝珠，十九
上海交通大学洪亮团队联合上海人工智能实验室青年研究员谈攀，提出了一个基于蛋白质预训练模型的微调训练方法 FSFP，能在只利用 20 个随机湿实验数据的情况下，高效训练蛋白质预训练模型，且能大幅提高模型的单点突变预测阳性率。蛋白质，这些微小而强大的生物分子，是生命活动的基础，在生物体内扮演着多种角色。然而，要精确地调整和优化蛋白质功能，以适应特定的工业或医疗需求，却是一项极具挑战性的任务。传统上，科学家们依赖于湿实验方法来探索蛋白质的奥秘，但这种方法既耗时又昂贵。
幸运的是，随着人工智能的飞速发展，一种新的工具——预训练蛋白质语言模型 (PLMs)，正在帮助我们以前所未有的方式理解和预测蛋白质的行为。PLMs 以无监督的方式学习数百万蛋白质中氨基酸序列的分布特征，在揭示蛋白质序列与其功能之间的隐含关系方面显示出了巨大的潜力，因此有助于高效地探索大量的设计空间。如今，预训练的 PLMs 在缺少实验数据的情况下已经取得了显著进展，但其准确性和可解释性仍有待提高。此外，传统监督学习模型需要大量的标记训练样本，这也是实际应用难以克服的障碍。
为了解决上述问题，上

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