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PLMFIT：使用蛋白质工程蛋白质语言模型进行基准测试转移学习
（a）Spearman在以下比较的层相关性最佳PLM配置相对于每种TL技术（X轴）使用的层，下游的头部和汇总方法（X轴），请进行：（i）AAV采样，（ii）AAV-ONE vs. REST vs. REST，（iii）gb1-three，（iii）gb1-three vs.s vs.s Rest，（iiv）和（IV）vs. vs.-iv vs vs v。 SS3采样。使用了不同的PLM：Proteinbert，Progen2（小，中，Xlarge），ESM2（650m，3b，15b），具有TL策略，包括Fe，Lora，Lora-，Lora-，适配器和适配器。红色虚线表示使用序列OHE训练的基线模型，请参见方法。（b）相对于FT（绿色）和Fe（蓝色）的基线的性能差异百分比。微调始终会产生更大的性能改进，尤其是在更复杂的数据集（如Meltome）中。BoxPlots在任务和TL方法之间显示出绩效增长的可变性。
LC-PLM：长篇文化蛋白质语言模型
对语言模型（LMS）的自我监督培训（LMS）在学习有意义的表述和生成药物设计方面已经取得了巨大的成功。大多数蛋白质LMS都基于对具有短上下文长度的独立蛋白质训练的变压器结构。这种蛋白质LMS不能很好地推断出更长的蛋白质和蛋白质复合物。他们也无法说明生物分子相互作用和动力学所实现的不明显的生物学机制，即蛋白经常与复杂生物系统中其他蛋白质，分子和途径相互作用。在这项工作中，我们提出了基于选择性的结构化状态空间模型的替代蛋白LM体系结构Bimamba-S的LC-PLM，以使用掩盖的语言模型来学习氨基酸级的高质量通用蛋白质表示。我们还介绍了其图形上下文变体LC-PLM-G，该变体将蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）图上下文进行了训练的第二阶段。LC-PLM表现出比较有利的神经缩放定律，更好的外推能力，而下游蛋白质任务的提高了7％至34％。LC-PLM-G在PPI图的背景下进一步训练了蛋白质结构和功能预测任务的有希望的结果。我们的研究证明了通过计算有效的LM体系结构增加上下文大小的好处（例如结构化状态空间模型）在学习通用蛋白质表示并结合了生物图中包含的分子相互作用环境中。
激活评分：从化学蛋白质组学数据和蛋白质语言模型（PLM）嵌入中预测半胱氨酸反应性
图2：用硫酰基反应性烷基化碘乙酰氨酰胺（IAA）以7个不同的浓度（范围为0至1,000 µM）处理八种癌细胞系，以阻断肽映射的抑制半胱氨酸残基。IAA与半胱氨酸结合Desthiobiotin iodoacetamide（DBIA）化学探针之间的竞争反应使DBIA标记的肽以剂量反应的方式富集。样品进行准备并在质谱仪（MS）上运行，其中肽信号的损失表明成功的IAA竞争。我们将四参数对数模型模型拟合到每个半胱氨酸的剂量响应数据。当模型在溶液上收敛（有剂量反应）时，我们将半胱氨酸标记为反应性，当没有剂量反应时，我们将其标记为无反应性。
plm_sol：通过用更新的大肠杆菌蛋白溶解性数据集对多个蛋白质1语言模型进行基准测试来预测蛋白质溶解度
摘要：16蛋白溶解度在各种生物技术，工业和17种生物医学应用中起着至关重要的作用。随着测序和基因合成成本的降低，18采用了高通量实验筛选以及量身定制的19个生物信息学预测，已经见证了开发20种新型功能酶（EOI）的快速增长趋势。高蛋白质溶解度率是必不可少的21，准确的溶解度预测是一项艰巨的任务。随着深度学习技术的继续发展，基于注意力的蛋白质语言模型23（PLM）可以在更大程度上从蛋白质序列中提取固有信息。24利用这些模型以及蛋白质溶解度的可用性增加25从结构数据库（如蛋白质数据库（PDB））推断出的数据，具有增强蛋白质溶解度预测的26个潜力。在这项研究中，我们策划了27个更新的大肠杆菌（E.COLI）蛋白溶解度数据集（Uesolds），而28种则采用了多个PLM和分类层的组合来预测蛋白29溶解度。最佳表现最佳模型，称为蛋白质语言30基于模型的蛋白质溶解度预测模型（PLM_SOL），与以前报道的模型相比有31个显着改善，可实现5.7％32的准确性提高，F1_SCORE提高9％，而33个独立测试集的MCC得分提高了10.4％。此外，利用我们内部34合成的蛋白质资源作为测试数据的其他评估，包括各种类型的酶，35还展示了PLM_SOL的出色性能。59总体而言，PLM_SOL在独立的测试集和37个实验集中表现出36个一致且有希望的性能，从而非常适合促进大规模的EOI研究。38 PLM_SOL可作为独立程序可用，并在39 https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10675340上作为易于使用的型号。40 41引言42蛋白质的正确折叠以保持足够的溶解度和稳态，对于几乎每个基于蛋白质的生物学过程而言，必不可少的43。不满意的溶解度或44聚集可以阻碍基于蛋白质的药物发育，例如抗体产生。45抗体的低溶解度可能会限制其保质期，并可能诱导46个不良免疫反应（1-3）。除了抗体之外，由于速度降低了48种测序和基因合成的成本以及49个高通量功能筛选平台的持续下降，因此越来越多的47种兴趣（EOI）的酶以速度越来越高（4-6）。在这些大规模的EOI 50筛查研究中，提高蛋白质溶解度预测的准确性可以提高51蛋白质纯化的成功率，并促进下游生物物理或52生化特征。普通宿主，例如细菌细胞，昆虫细胞，酵母53细胞，植物和哺乳动物细胞，通常用于重组蛋白表达54（7）。在这些选择中，细菌细胞（通常是大肠杆菌（大肠杆菌））提供了55个易于遗传操作和成本效益的优点，因此将56作为重组蛋白质产生的主要平台之一（8）。提高大肠杆菌中蛋白质溶解度预测的57精度具有降低58个实验成本并提高新型EOI发现成功率的巨大潜力。
语义模型驱动的 PLM 数据互操作性 - Hal-Inria
摘要。基于模型的系统工程 (MBSE) 和产品生命周期管理 (PLM) 的最新发展在航空工业的发展中发挥着作用。尽管该领域不愿意接受在生产过程中引入技术飞跃（主要是出于安全原因），但飞机制造商正在慢慢转向新的数字工厂概念。可以利用具有生态设计标准的飞机地面功能测试 PLM 工具的部署来提高装配线的可持续性和端到端地面系统测试过程的效率，但是，异构数据互操作性是该框架的主要挑战之一。本文提出的基于本体的解决方案解决了这一挑战，从而展示了如何利用语义来简化整个 PLM 数字平台的数据管道。
宣传册 - Mikron PLM
mikronplm.com › uploads › 2023/05 PDF 2023年5月21日 — 2023年5月21日 AIRCRAFT.Statement of Approval.DVQF-022-096 released to.Mikron PLM S.r.l.Address ... 1 Hardness tester Galileo Egotest HRA-HRB-HRC-HV.7 页
宣传册 - Mikron PLM
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客户成功故事，使PLM，ERP和MES Systems之间无缝集成
Technossus还开发了ERP系统和MES系统之间的双向数据集成，从而可以维护产品零件项目Masters和Manufacting Boms，并最新制造BOMS，以及每个工程更改的更新配置更改。集成提供了在商店地板运营与材料需求计划之间的协作渠道，并支持生产订单和库存交易集成。基于MES活动到ERP系统的Shoploor资源使用信息的提要允许对资源进行更准确的计划和财务成本的推导。
Simcenter 3D 解决方案指南 - Siemens PLM
- SOL 101 – 线性静力学 - SOL 103 – 正常模式 - SOL 105 – 屈曲 - SOL 106 – 非线性和线性静力学 - SOL 107 – 直接复特征值 - SOL 108 – 直接频率响应 - SOL 109 – 直接瞬态响应 - SOL 110 – 模态复特征值 - SOL 111 – 模态频率响应 - SOL 112 – 模态瞬态响应 - SOL 129 – 非线性和线性瞬态响应 - SOL 153 – 静态结构和/或稳态传热分析，选项为：线性或非线性分析 - SOL 159 – 瞬态结构和/或瞬态传热分析，选项为：线性或非线性分析 - SOL 200 – 仅具有灵敏度分析选项的设计优化 - SOL 401 – 多步骤结构解决方案，支持静态（线性或非线性）子工况和模态（实特征值）子工况 - SOL 402 – 多步骤结构解决方案，支持子工况类型组合（静态线性、静态非线性、非线性动态、预载、模态、傅立叶、屈曲）并支持大旋转运动学 - SOL 601/106 – 高级非线性和线性静力学 - SOL 601/129 – 高级非线性和线性瞬态响应 - SOL 701 – 显式非线性
纪念品及摘要集 - PLMSS TRUST
为了实现这种增长，印度航天部门需要快速发展，增加印度的发射次数，从目前的每年 4-5 次增加到每年至少 15 次；并增加在印度国内和印度境外发射的“印度制造”卫星的数量。重要的是，所有这些都必须保持最具成本效益的优势，并确保解决方案安全、可靠。