S-PLM:通过序列和结构之间的对比学习实现结构感知蛋白质语言模型
Duolin Wang1, Mahdi Pourmirzaei1, Usman L Abbas2
1Department of Electrical Engineering and Computer Science and Christopher S. Bond Life Sciences Center, University of Missouri, Columbia, MO, 65211, USA.
介绍S-PLM,一种新的3D结构感知蛋白质语言模型 (PLM),它集成了蛋白质序列和结构. 通过提高功能预测和设计能力,S-PLM增强了蛋白质研究.
科学领域:
- 计算生物学 计算生物学
- 结构生物信息学 结构生物信息学
- 机器学习在生物学中的应用
背景情况:
- 蛋白质对于生物和工程应用至关重要.
- 蛋白质语言模型 (PLM) 加快了蛋白质功能的确定和设计.
- 目前的PLM通常缺乏3D结构信息,限制了它们的预测能力.
研究的目的:
- 开发一个 3D 结构感知 PLM (S-PLM),集成蛋白质序列和结构信息.
- 提高PLM用于各种生物任务的预测和设计能力.
- 为各种下游蛋白质预测应用提供可适应的工具.
主要方法:
- S-PLM采用多视图对比学习来对准蛋白质序列和3D结构表示.
- 旋转转换器用于嵌入来自AlphaFold预测的蛋白质结构的结构信息.
- 结构嵌入与ESM2.2的序列嵌入融合在一起.
主要成果:
- 在蛋白质聚类和分类任务上,S-PLM的表现优于仅序列的PLM.
- 通过使用序列和结构,S-PLM实现了与最先进的方法可比的性能.
- 提供了轻量级的调整工具,用于将S-PLM适应特定的预测任务.
结论:
- S-PLM有效地将3D结构信息集成到蛋白质语言模型中.
- 该模型在蛋白质功能预测和分类方面表现出卓越的性能.
- S-PLM为推进蛋白质研究和工程提供了一个有价值的工具.
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