多视角随机向量函数连接网络用于预测DNA结合蛋白
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究解决了DNA结合蛋白（DBP）识别中的关键挑战，通过提出一种新型的多视角随机向量函数连接（MvRVFL）网络，整合了神经网络架构与多视角学习。研究表明，MvRVFL模型在DBP数据集上的表现优于基线模型，展现了其卓越的有效性和广泛的应用潜力。
本研究提出了一种新方法Prot2Text，使用图神经网络和大型语言模型，在编码器-解码器框架中预测蛋白质功能。该方法综合多种数据类型，提供了详细准确的描述。通过评估多模态模型，结果显示其对蛋白质功能的转变性影响。该方法为研究人员提供了准确预测蛋白质功能的工具。代码、模型和演示将公开发布。
