DNA、蛋白质、生物语义语言模型的介绍

最新推荐文章于 2025-04-27 17:50:44 发布

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文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kongge123456/article/details/143408968

主要模型概述

ProtBERT：专注于蛋白质序列嵌入，支持多种下游任务如序列分类和功能预测。
ProtGPT2：利用生成式模型生成高质量的蛋白质序列，适用于新蛋白质设计。
AlphaFold：革命性地预测蛋白质三维结构，推动了结构生物学的发展。
TAPE：提供统一的框架进行蛋白质序列表示学习，支持多种生物信息学任务。
BioBERT：针对生物医学文本挖掘设计的模型，提升了生物信息处理能力。
DNA-BERT：专门针对DNA序列的模型，生成适用于多种任务的DNA表示。
ProtT5：通过文本到文本的转换框架，处理蛋白质序列生成和功能预测等任务。

1、 ProtBERT

网址：https://huggingface.co/Rostlab/prot_bert

概述

ProtBERT是一个基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）架构的预训练模型，专门用于处理蛋白质序列数据。ProtBERT的设计目的是生成高质量的蛋白质序列嵌入，以支持各种下游任务，如序列分类、功能预测等。

特点

多层双向注意力机制：ProtBERT通过多层的双向注意力机制，能够捕捉氨基酸序列中的上下文信息，这对于理解蛋白质的功能至关重要。
大规模预训练：ProtBERT在大规模的蛋白质序列数据库上进行了预训练，获得了丰富的生物信息，有助于提升下游任务的性能。
灵活性：ProtBERT可应用于多种生物信息学任务，包括但不限于序列标注、分类和生成等。

用法

使用ProtBERT的基本步骤如下：

环境准备：用户需安装Hugging Face的Transformers库，并确保环境中有Python支持。
模型加载：使用Transformers库中的接口加载预训练的ProtBERT模型。
输入处理：将目标蛋白质序列转换为模型可接受的格式（例如，tokenization），然后进行模型推断。
结果分析：根据模型的输出结果进行分析，应用于具体的生物信息学任务。

应用案例

蛋白质功能预测：研究者使用ProtBERT预测未知蛋白质的功能，并通过与已知功能的蛋白质进行对比，验证模型的有效性。
抗体设计：在抗体工程中，ProtBERT被用于预测抗体的结合位点，帮助提高抗体的亲和力和特异性。

代码

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 1. 加载ProtBERT模型和分词器
model_name = "Rostlab/prot_bert"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

# 2. 准备蛋白质序列
# 示例蛋白质序列
sequence = "M A D E E N L R A V A G I R A L A A K"

# 3. 分词和编码
inputs = tokenizer(sequence, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

# 4. 模型推断
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 5. 获取嵌入表示
# outputs[0] 是最后一层的隐藏状态
embeddings = outputs.last_hidden_state

# 6. 打印结果
print("嵌入表示的形状:", embeddings.shape)