AI与世界难题 · 生命科学 · Nature (machine learning) · 2026-10-26
利用隐式专家混合模型ProBEiT将结构信息高效整合到蛋白质语言模型中
原标题: Efficient structural information integration into protein language models with implicit mixture-of-experts ProBEiT
蛋白质语言模型能够根据序列预测功能和突变效应，但很少有模型纳入决定功能的结构信息。作者提出了 ProBEiT，它采用具有确定性路由的参数高效隐式混合专家方案，对氨基酸序列和经过标记化的结构进行联合编码。该模型在 170 万个 AlphaFoldDB 蛋白质上训练，参数量为 4 亿，在六项适应度和功能注释任务上优于更大的基线模型，并在针对甘油-3-磷酸氧化酶的热稳定性工程任务中，正确识别出具有正上位效应的优化变体。