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原標(biāo)題：直播預(yù)告｜登Nature子刊！上海交大博士后周子宜詳解蛋白質(zhì)語言模型的小樣本學(xué)習(xí)方法 FSFP
關(guān)鍵字：解讀,蛋白質(zhì),數(shù)據(jù),模型,人工智能
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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作者：李姝
編輯：李姝，李寶珠
「Meet AI4S」系列直播第三期將于 9 月 25 日開播，HyperAI超神經(jīng)邀請到了上海交通大學(xué)博士后周子宜，他將為大家分享蛋白質(zhì)語言模型的小樣本學(xué)習(xí)方法。預(yù)訓(xùn)練蛋白質(zhì)語言模型 (PLMs) 能夠以無監(jiān)督的方式學(xué)習(xí)數(shù)百萬蛋白質(zhì)中氨基酸序列的分布特征，在揭示蛋白質(zhì)序列與其功能之間的隱含關(guān)系方面顯示出了巨大的潛力。在此背景下，上海交通大學(xué)自然科學(xué)研究院/物理天文學(xué)院/張江高研院/藥學(xué)院洪亮教授課題組，聯(lián)合上海人工智能實驗室青年研究員談攀，開發(fā)了一種針對蛋白質(zhì)語言模型的小樣本學(xué)習(xí)方法，能夠在使用極少數(shù)濕實驗數(shù)據(jù)的情況下大幅提升傳統(tǒng)蛋白質(zhì)語言模型的突變效果預(yù)測性能，在實際應(yīng)用中顯示出了巨大的潛力。
在「Meet AI4S」系列直播第三期中，HyperAI超神經(jīng)有幸邀請到了該研究成果的論文第一作者——上海交通大學(xué)自然科學(xué)研究院 & 上海國家應(yīng)用數(shù)學(xué)中心博士后周子宜。9 月 25 日，周子宜博士將以線上直播的形式進(jìn)一步為大家分享蛋白質(zhì)語言模型的小樣本學(xué)習(xí)方法，探討 AI 輔助下定向進(jìn)化的新思路。
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