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蛋白质功能推论依赖于通过序列模拟性的注释蛋白质域，通常通过剖面隐藏的Markov模型（配置文件HMM）建模，该模型捕获了相关域内的进化多样性。但是，在以序列进行建模残基时，file-file hmms可以使强大的简化独立性假设。在这里，我们介绍了诗篇（使用语言模型的蛋白质序列注释），一种分层方法，可放松这些假设，并使用蛋白质语言模型学到的蛋白质序列的表示，以启用高敏，高特异性残基级蛋白质序列。我们还为蛋白质序列结构域注释开发了一个基准，在该序列身份的给定阈值下，训练和测试序列进行了严格的分裂，以在其任何域之间没有相似性。一次分配一个域家族的基准测试分析不支持注释多域蛋白的方法，其中训练和测试序列需要来自不同家族的多个域。我们在此基准测试中验证了诗篇的表现，并突出显示诗篇作为HMMER的有希望的替代方法，即一种基于最新的基于HMM的方法，用于蛋白质序列注释。
使用语言模型的蛋白质序列域注释
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