Meta AI等提出全新蛋白质动态融合表征框架FusionProt，实现迭代式信息交换，多项任务性能达到SOTA
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内容提要
FusionProt是以色列理工学院与Meta AI联合开发的蛋白质表征学习框架，能够同时学习蛋白质的一维序列和三维结构。通过可学习的融合token实现信息的迭代交换，FusionProt在多个生物学任务中表现优异，展现了在药物研发和蛋白质功能解析中的应用潜力。
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关键要点
- FusionProt是以色列理工学院与Meta AI联合开发的蛋白质表征学习框架，能够同时学习蛋白质的一维序列和三维结构。
- FusionProt通过可学习的融合token实现信息的迭代交换，在多个生物学任务中表现优异。
- 该框架突破了以往结构割裂处理的局限，提高了捕捉蛋白质功能和相互作用属性的准确性。
- 研究团队利用公开蛋白质数据库构建数据集，确保FusionProt在多种蛋白质理解任务中具有良好的有效性。
- FusionProt的设计围绕可学习融合token展开，实现蛋白质序列和结构之间的双向、迭代式跨模态交互。
- 该框架采用多视图对比学习作为预训练目标，确保模型在潜在空间中对齐表示。
- FusionProt在多个下游任务中取得了SOTA性能，显著优于仅依赖序列或结构信息的模型。
- 消融实验表明，频繁的信息交换对捕捉跨模态依赖至关重要。
- FusionProt成功预测了传统方法难以处理的复杂蛋白质，展现出在药物研发与蛋白质功能解析中的广阔应用潜力。
- 跨模态融合已成为蛋白质表征学习的明显趋势，未来将推动生命科学领域的进一步发展。
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