zhouchichun的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/zhouchichun

博文

深度学习方法在蛋白质稳定性、亲和力预测以及大模型在蛋白质设计应用的讨论班(后粤杰、余卓航、刘伟、张守昌)

已有 1205 次阅读 2023-6-22 22:46 |系统分类:科研笔记

题目:深度学习方法在蛋白质稳定性、亲和力预测以及大模型在蛋白质设计应用的讨论班

时间:2023-06-23 上午9点-12点

地点:腾讯会议

讨论班汇报人:

后粤杰——1)大语言模型的前世今生——GPT系列  2)垂直领域的一些实践  3)交叉领域的运用现状——医疗、制造、机器人、基础学科     

参考文献:

[1] Madani A, Krause B, Greene E R, et al. Large language models generate functional protein sequences across diverse families[J]. Nature Biotechnology, 2023: 1-8.

[2] Lin Z, Akin H, Rao R, et al. Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model[J]. Science, 2023, 379(6637): 1123-1130.

[3] PBran A M, Cox S, White A D, et al. ChemCrow: Augmenting large-language models with chemistry tools[J]. arXiv preprint arXiv:2304.05376, 2023.

[4]Liu S, Zhu Y, Lu J, et al. A text-guided protein design framework[J]. arXiv preprint arXiv:2302.04611, 2023.

[5]Pandya A. ChatGPT-Enabled daVinci Surgical Robot Prototype: Advancements and Limitations[J]. 2023.

[6] Li C, Wong C, Zhang S, et al. LLaVA-Med: Training a Large Language-and-Vision Assistant for Biomedicine in One Day[J]. arXiv preprint arXiv:2306.00890, 2023.

 

余卓航—— 1)GraphDTAd模型背景及介绍    2)simCNN-DTA模型背景及介绍      

参考文献:

[1] GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks

[2] Prediction of drug–target binding afnity using similarity‑based convolutional neural network

刘伟——“基于氨基酸对(amino acid pair)位置编码的蛋白质-配体亲和力预测”,一种基于氨基酸对之间的位置编码与配体分子指纹应用在MLP网络的方法,对蛋白质-配体亲和力进行预测,展示出领先目前先进模型的能力。1)数据集介绍   2)氨基酸对位置编码  3)网络模型 4)与先进模型结果对比

参考文献:略

张守昌——1)蛋白质突变稳定性预测的方法    2)稳定性预测准确率与其他方法的对比  3)多肽拼接的应用

参考文献:

[1] Pancotti, Corrado, et al. "Predicting protein stability changes upon single-point mutation: a thorough comparison of the available tools on a new dataset." Briefings in Bioinformatics 23.2 (2022): bbab555.

[2] Lu, Hongyuan, et al. "Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization." Nature 604.7907 (2022): 662-667.




https://blog.sciencenet.cn/blog-3453120-1392624.html

上一篇:题目:透过transformer思考注意力机制在内的一些细节 汇报人:刘伟
下一篇:题目:蛋白质语言模型 (张守昌)
收藏 IP: 39.128.57.*| 热度|

1 郑永军

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-7-15 13:07

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部