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ESM-2加LoRA多任务框架筛选双重目标抗菌肽

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AI 综述

研究团队提出基于ESM-2（1.5亿参数）的端到端多任务参数高效迁移学习框架，在自注意力投影层引入LoRA、仅微调约0.70%权重，并用肯德尔同方差不确定性加权平衡抗菌效力与溶血毒性两个任务。在最大序列一致性阈值60%的QMAP基准预定义划分集上，该联合模型表现显著优于传统线性探测、基于树的回归和冻结基础模型。团队用训练好的网络筛选749条从头设计肽虚拟文库，得到具选择性的阳离子两亲性候选肽，治疗指数（HC50/MIC）最高144.03，并筛除TI低于2.0的广谱溶膜基序。上述为研究报道的设计与计算筛选结果。

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最新进展11月10日 11:50

研究用ESM-2参数高效适配设计双重目标抗菌肽，治疗指数最高144.03

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11月10日

11:50
AI蛋白质精选
研究用ESM-2参数高效适配设计双重目标抗菌肽，治疗指数最高144.03
研究提出基于ESM-2（1.5亿参数）的端到端多任务参数高效迁移学习框架，在自注意力投影层引入LoRA、仅微调约0.70%权重，并用肯德尔同方差不确定性加权平衡抗菌效力与溶血毒性两个任务。

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