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Cell | 利用MSA Pairformer将蛋白质语言模型拓展至蛋白质相互作用预测

蛋白质之间的相互作用构成了几乎所有生命活动的基础,因此准确理解蛋白质复合体的协同进化规律,对于解析生命过程、预测突变效应以及设计新型蛋白具有重要意义。近年来,蛋白质语言模型已经能够高效学习单个蛋白质序列中的进化信息,并广泛应用于结构预测、功能注释和蛋白质设计。然而,这些模型大多局限于单体蛋白,对于多个蛋白组成的复合体缺乏有效建模能力,因此难以准确描述蛋白质-蛋白质相互作用。

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