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LC-SEPLM 通过 LoRA 和长程残基对接触监督对 ESM2 进行适配，将结构信息融入蛋白质序列表示，在包括远程同源性识别在内的八项蛋白质层面任务上取得了显著改进。
本文研究了蛋白质接触图上的离散里奇曲率作为轻量级结构描述符用于折叠分类，结果表明一个22维的曲率特征在CATH和SCOPe基准测试上优于平均池化的ESM-2嵌入。
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。
Biohub 发布了 ESMC、ESMFold2 和 ESM Atlas——一个用于蛋白质生物学的世界模型，能够实现跨尺度的最先进预测、设计和发现，包括一个包含十亿结构的图谱。