bioRxiv · Bioinformatics· Dong, A., Li, M. M., Ding, K., Nazeen, S., Noori, A., Huang, Y., Gao, S., Ritter, D., Afroz, J., Henderson, A. B. H., Studer, L., Luo, Y., Khurana, V., Parmigiani, G., Zitnik, M. ·· 2 天前精选AI 评分65
SEMPER：跨人脑细胞类型的多模态蛋白质表示模型
Multimodal protein representations across human brain cell types
AI 导读
作者提出多模态表示学习模型SEMPER，将蛋白质语言模型表示与成人脑442种细胞类型的蛋白互作网络对齐，使每个蛋白在其基因表达的细胞类型中获得序列信息表示。
推荐理由
该预印本把蛋白语言模型表示与脑细胞类型互作网络对齐，为跨细胞类型的靶点检索提供可迁移方法。
来源：bioRxiv · Bioinformatics · biorxiv.org