文献分享|基于蛋白质预训练语言模型 ESM-1b的拟南芥蛋白质互作预测

本文介绍了基于蛋白质预训练语言模型ESM-1b的拟南芥蛋白质互作预测研究。背景部分指出，蛋白质互作在生命活动中具有关键作用，但实验方法成本高、通量低，因此研究者转向利用计算方法进行预测。研究目的是构建一个准确、可泛化的预测框架，以挖掘拟南芥蛋白互作网络。研究结果显示，结合ESM-1b和多层感知器（MLP）的ESMAraPPI框架在预测准确性和计算效率方面均表现优异。结论部分强调，该模型不仅提升了预测准确率，还展现出优异的外推能力和计算效率，为植物功能基因组研究提供了有力工具。