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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），这是一种层次方法，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，以实现高敏感性，高特异性残基级蛋白序列注释。我们在由基于轮廓HMM的方法确定的一组策划的“地面真实”注释中验证了诗篇的表现，并突出显示诗篇作为蛋白质序列注释的有希望的替代方法。
使用语言模型的蛋白质序列域注释
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