本研究提出了MutaPLM框架，旨在解决现有蛋白质语言模型在突变解释方面的不足。MutaPLM通过增量网络有效捕捉突变表示，提供可理解的突变效应解释，并识别理想特性的突变，展现出重要的应用潜力。

本研究提出了一种检索增强的蛋白质语言模型（ProtREM），用于精确预测蛋白质突变效应。该模型通过分析蛋白质序列和结构，验证了超过200万突变体，表现优越，为生物学家提供了可靠的预测工具。