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原標題：入選ACL 2024！實現蛋白質數據與文本信息跨模態解讀，中科大王翔團隊提出蛋白質-文本生成框架ProtT3
關鍵字：蛋白質,文本,解讀,模型,語言
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：0字

內容摘要：

作者：十九
編輯：李寶珠
中國科學技術大學王翔，聯合新加坡國立大學劉致遠團隊、北海道大學研究團隊提出了一個全新的蛋白質-文本建模框架 ProtT3，該框架通過跨模態投影器，將具有模態差異的 PLM 與 LM 結合，在蛋白質字幕、蛋白質問答、蛋白質-文本檢索任務中均取得了優異性能。探索蛋白質動態結構的奧秘，不僅是推動新藥研發的關鍵一步，更是理解生命過程的重要基石。然而，蛋白質的復雜性讓人們難以直接捕捉并解析其深層結構信息，如何將錯綜復雜的生物數據轉化為直觀易懂的表達形式，一直是科研領域的一大難題。
隨著語言模型 (LM) 的飛躍式發展，一個創新的想法應運而生：既然語言模型能夠從大量數據中學習和提取文本信息，那能否從蛋白質數據中學會「閱讀」蛋白質信息，直接將動態的蛋白質結構信息變類容易理解的文本敘述？
這一極具發展潛力的想法在實際應用時卻遇到了諸多挑戰，例如，語言模型在蛋白質序列的文本語料庫上進行預訓練，雖然具備很強的文本處理能力，但在理解蛋白質結構這種非人類「語言」時，顯得力不從心。相反，蛋白質語言模型 (PLMs) 在蛋白質序列語料庫上進行預訓練，具有優秀的蛋白質理解與生成能力，但

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