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结果：我们表明，我们的Enzbert Transformer模型通过蛋白质语言模型的专业化而受过训练，可预测酶佣金（EC）数量，仅基于序列而优于单功能酶类预测的最先进的工具。在EC40基准上的第二级预测EC数量的预测中，精度从84％提高到95％。为了评估第四级的预测质量，这是最详细的EC数字，我们构建了两个新的基于时间的基准测试，以与最先进的方法ECPRED和DEEPEC进行比较：Macro-F1分别从41％提高到54％，从20％提高到20％。最后，我们还表明，使用一个简单的注意力图与EC预测任务上的其他经典性方法相当，或者比其他经典性方法更好。更具体地，注意图鉴定出的重要残基倾向于对应于已知的催化位点。量化，我们报告的最高F-GEAIN评分为96.05％，而经典的可解释性方法最多达到91.44％。
通过注意力预测蛋白质序列的酶促功能
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