复旦大学孙思琦团队 | 语言模型-快速的蛋白质同源物检测和RNA三级结构预测 | Nature子刊

复旦大学孙思琦团队与香港中文大学、耶鲁大学联合团队提出了一种名为Dense Homolog Retriever (DHR)的新方法，用于快速且高灵敏度的蛋白质同源物检测。该方法利用蛋白质语言模型和密集检索技术，显著提升了多序列比对（MSA）构建速度和蛋白质结构预测效率。此外，孙思琦团队还与香港中文大学、麻省理工学院、智峪生科联合团队开发了RhoFold+，一种高精度端到端RNA三维结构预测方法，通过RNA语言模型和多序列比对数据，实现了RNA三维结构的高效预测。这两项研究展示了语言模型在生物学中的强大应用，为蛋白质和RNA的结构与功能分析提供了新的工具。