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本文提出了一种基于偏好的学习框架，用于抗体表达排序，将稀缺的定量数据与来自免疫序列的大规模弱正监督相结合。该方法通过引入联合掩码对数似然近似和基于IMGT的比对，将直接偏好优化（DPO）适配到蛋白质语言模型，从而在多样化的内部数据集上实现了改进的排序性能。