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内容提要
洛桑联邦理工学院的研究团队开发了一种使用蛋白质语言模型的方法，可以预测蛋白质之间的相互作用。该方法在小型数据集上表现良好，并可改进蛋白质复合物的结构预测。研究人员已免费提供该方法，希望推动计算生物学的发展。该方法有助于了解疾病机制和开发治疗方法。
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关键要点
- 蛋白质是生命的基石，参与几乎所有生物过程，了解其相互作用对细胞功能和药物开发至关重要。
- 洛桑联邦理工学院的研究团队开发了一种利用蛋白质语言模型的方法，能够预测蛋白质之间的相互作用。
- 该方法在小型数据集上表现良好，并能通过监督方法改进蛋白质复合物的结构预测。
- 研究表明，蛋白质间的相互作用确保了信号传导的特异性和多蛋白复合体的形成。
- 尽管深度学习方法在蛋白质单体结构预测上取得进展，但复合体结构的预测仍面临挑战。
- 研究团队提出的DiffPALM方法利用多序列比对训练的蛋白质语言模型，能够准确理解和预测蛋白质间的复杂相互作用。
- DiffPALM在小型数据集上的表现优于现有的协同进化方法，并在提供已知相互作用对时性能进一步提高。
- 该方法在真核蛋白质复合物的同源物匹配中表现出色，能够显著改善结构预测。
- DiffPALM的应用不仅限于基础蛋白质生物学，还可能成为医学研究和药物开发的有力工具。
- 研究人员已免费提供DiffPALM，旨在推动计算生物学的发展，帮助研究人员探索蛋白质相互作用的复杂性。
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