SEMPER多模态蛋白表征模型发布
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SEMPER多模态蛋白表征模型发布
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AI 综述
Dong等作者团队在bioRxiv发布多模态蛋白质表示学习模型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。 作者称，SEMPER可预测多巴胺能神经元存活所必需的基因（以全基因组CRISPR筛选测量）；在零样本检索中，其找回帕金森病、阿尔茨海默病、多发性硬化、亨廷顿病和肌萎缩侧索硬化临床在研药物靶点的比例高于细胞类型特异性模型。作者还将SEMPER与对蛋白质功能注释进行推理的大语言模型结合使用。上述效果均为作者报告，尚未经独立验证。
AI 根据报道生成 · 15 小时前更新
最新进展11月12日 08:00
SEMPER：跨人脑细胞类型的多模态蛋白质表示模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月12日
- bioRxiv · Bioinformatics精选SEMPER：跨人脑细胞类型的多模态蛋白质表示模型
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。
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