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内容提要
蛋白质是生命的基本构建单元，参与新陈代谢和信号传导。研究者利用大型语言模型（pLMs）推动计算蛋白质科学，探讨序列、结构与功能的关系。综述了pLMs的分类、应用及其在抗体和酶设计等领域的潜力，并强调未来的研究方向。
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关键要点
- 蛋白质是生命的基本构建单元，参与新陈代谢和信号传导等基本生命活动。
- 研究者利用大型语言模型（pLMs）推动计算蛋白质科学，探讨序列、结构与功能的关系。
- 综述了pLMs的分类，包括基于序列的模型、结构与功能增强的模型以及多模态模型。
- 基于序列的pLMs能够捕捉氨基酸之间的相互依赖关系，提取序列模式。
- 结构与功能增强的pLMs通过整合显式知识增强对蛋白质的理解。
- 多模态pLMs整合了与蛋白质相关的文本描述，关注蛋白质的语义。
- pLMs在蛋白质结构预测、功能预测和设计中具有重要应用。
- AlphaFold 2和RoseTTAFold等方法在蛋白质结构预测方面展现了接近实验精度的水平。
- pLMs成功应用于蛋白质功能预测，克服了传统模型的局限性。
- 蛋白质设计分为重新设计和从头设计，后者旨在创造全新功能性蛋白质。
- 综述讨论了抗体设计、酶设计和药物发现等生物医学应用及未来研究方向。
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延伸问答
蛋白质在生命活动中有哪些重要作用？
蛋白质参与新陈代谢、信号传导和免疫反应等基本生命活动。
什么是蛋白质语言模型（pLMs）？
蛋白质语言模型（pLMs）是利用大型语言模型技术来理解蛋白质序列、结构和功能之间关系的模型。
pLMs在蛋白质结构预测中有哪些应用？
pLMs在蛋白质结构预测中能够从氨基酸序列中准确推断出蛋白质的三维结构，提升预测精度。
如何分类蛋白质语言模型（pLMs）？
pLMs可以分为基于序列的模型、结构与功能增强的模型以及多模态模型。
从头设计蛋白质的挑战是什么？
从头设计蛋白质要求模型在广阔的蛋白质空间中准确把握哪些序列和结构能够实现所需功能，难度较大。
未来的蛋白质科学研究方向有哪些？
未来研究方向包括数据稀缺问题、蛋白质相互作用建模、可解释性和计算效率等方面的挑战。
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