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使用语言模型的蛋白质序列域注释
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。
从仅序列训练数据中生成全原子蛋白结构
蛋白质设计的生成模型对其潜在的科学影响引起了人们的兴趣。但是，蛋白质功能是由许多模态介导的，同时产生多种方式仍然是一个挑战。我们提出了格子（p Rotein la tent i doffusion），这是一种多模式蛋白产生的方法，它从预测变量的潜在空间中学习和样品，从更丰富的数据模式（例如序列）映射到较少丰富的一种（例如，晶体结构）。具体来说，我们解决了全原子结构的生成设置，该设置需要产生3D结构和1D序列以定义侧链原子的位置。重要的是，格子只需要序列输入才能在训练过程中获得潜在表示，从而使序列数据库用于生成模型训练，并且与实验结构数据库相比，将数据分布增加了2至4个数量级。仅序列训练还允许访问更多的注释以进行调节。作为示范，我们对基因本体论的2,219个功能和生命之树的3,617种生物使用组成条件。尽管在训练过程中不使用结构输入，但生成的样品表现出强大的结构质量和一致性。功能条件的世代学习活跃位点的侧链残基身份和原子位置，以及跨膜蛋白的疏水模式，同时保持整体序列多样性。型号的权重和代码可在github.com/amyxlu/plaid上公开获得。
neffy：用于计算有效序列数量的多功能工具
在最近的应用中，MSA的构建从有趣的查询顺序开始。该过程涉及搜索数据库以查找类似于查询的序列并将其对齐。DNA/RNA测序技术的最新进展扩大了Pub-LIC数据库，使能够产生具有高序列多样性的MSA [13，14]。通常认为这种MSA提供了更丰富的进化和协调性的见解，因此它们可以提高使用模型来下游任务的模型的有效性[9]。但是，由于MSA可以包含冗余序列，因此序列的数量本身可能不是其多样性的准确反映。“有效序列的数量”的概念，NEFF解决了这种冗余，并评估了MSA的质量。较高的NEFF值通常表明MSA更多样化和信息丰富，从而导致预测接触图和蛋白质或RNA分子的三级结构的精度[15，16]。例如，当NEFF值低于30 [5]时，Alphafold的准确性大大下降。此外，对于使用RNA的MSA作为输入的RNA结构预测模型（例如Trrosettarna），预测准确性与NEFF [7]相关，而对于高质量的MSA，这些模型可以胜过其他方法[17]。我们介绍了Neffy，这是一种快速而专用的独立工具，用于NEFF计算。neffy具有唯一装备的分析MSA，并在蛋白质和核酸序列的多种MSA格式中计算NEFF。它集成了NEFF工具（请参阅表1）中的所有功能，并提供一组新功能。neffy是在C ++中开发的，以实现最佳性能，并作为包装C ++可执行文件的Python库提供。这种方法可以使无缝集成到基于Python的工作流程中，从而简化了更广泛的受众的使用，同时保持效率。
Gaia：微生物蛋白的上下文感知序列搜索和发现工具
蛋白质序列相似性搜索是基因组学研究的基础，但是当前方法通常无法考虑可以指示蛋白质功能的关键基因组环境信息，尤其是在微生物系统中。在这里，我们提出了Gaia（基因组AI注释器），这是一个序列注释平台，可在基因组数据集跨基因组数据集进行快速，上下文感知的蛋白质序列搜索。Gaia利用GLM2是一种在氨基酸序列及其基因组邻域训练的混合模式基因组语言模型，以生成整合序列结构 - 膜片信息的嵌入。这种方法允许识别在保守的地理环境中发现的功能相关基因，仅传统序列或基于结构的搜索可能会错过。GAIA可以实时搜索来自131,744个微生物基因组的超过8500万蛋白簇（定义为90％序列身份）的策划数据库。我们将基于GLM2嵌入的搜索的序列，结构和上下文灵敏度与MMSEQS2和FOLDSEEK等现有工具的序列，上下文灵敏度进行了比较。我们展示了噬菌体尾蛋白和铁载体合成基因座的基本发现，这些发现以前很难用传统工具注释。Gaia搜索可在https://gaia.tatta.bio上免费获得。
使用 Evo 从分子到基因组规模的序列建模和设计
结果：在这项工作中，我们提出了 Evo，这是一个基因组基础模型，可以实现从分子到基因组规模的预测和生成任务。使用基于深度信号处理进展的架构，我们将 Evo 扩展到 70 亿个参数，上下文长度为 131 千碱基，单核苷酸分辨率。我们报告了 DNA 的缩放定律，补充了自然语言和视觉中的类似观察结果。在 270 万个原核生物和噬菌体基因组上进行训练后，Evo 展示了跨 DNA、RNA 和蛋白质模态的零样本函数预测，其性能可与特定领域语言模型相媲美，甚至优于特定领域语言模型。Evo 还擅长多模态生成任务，我们通过生成合成的 CRISPR-Cas 分子复合物和可转座系统证明了这一点。我们通过实验验证了 Evo 生成的 CRISPR-Cas 分子复合物以及 IS200 和 IS605 转座系统的功能活性，这是使用语言模型进行蛋白质-RNA 和蛋白质-DNA 协同设计的第一个例子。利用从整个基因组中学到的信息，Evo 了解核苷酸序列的微小变化如何影响整个生物体的适应性，并可以生成具有合理基因组结构的 DNA 序列，长度超过 1 兆碱基。
基于 rbc L、mat K 和 ITS 序列对菲律宾 11 种特有万代兰进行 DNA 条形码编码
DNA 条形码因其在植物种类识别、鉴别和分类以及揭示近缘物种间的系统发育关系方面的潜力而备受关注。使用 BLASTn、遗传距离相似性和基于树的方法评估了三种条形码标记（rbc L、mat K 和 ITS）及其组合对菲律宾 11 种特有万代兰的有效性。使用通用引物成功扩增并测序了代表 11 种万代兰的 40 个种质的每个条形码区域。比对序列中可变位点的数量在 ITS 区域最多（30%），其次是组合区域（3%）、mat K（2%）和 rbc L（2%）。BLASTn 结果显示，基于 NCBI 数据库中可用的 rbc L、mat K 和 ITS 序列，大多数样本都被正确识别到属的水平。在 NCBI 数据库中，仅两个物种（Vanda sanderiana 和 Vanda luzonica）根据 mat K 和 ITS 序列在物种水平上被正确识别。从三个区域的组合计算出的遗传距离范围为 0.0000–0.01528。Vanda aurantiaca 和 Vanda lamellata var remediosa 之间的遗传距离最大（0.01528），这表明它们之间的遗传相似性较低。使用最大简约法和 1000 次引导重复测试为每个基因序列构建系统发育树。在从 rbc L、mat K 和 ITS 区域序列生成的系统发育树中，从 ITS 序列生成的系统发育树根据其当前基于形态学的分区分类完全区分了 11 个 Vanda 物种。基于这三个区域的组合序列构建的系统发育树与基于 ITS 区域构建的系统发育树相似，只是 MP 分析对聚类的支持更强。MP 树中呈现的分子数据支持 Vanda 的现有形态部分。单条形码 ITS 是菲律宾 Vanda 物种的合适条形码。因此，ITS 应与植物核心条形码、rbc L 和 mat K 结合使用，以区分和分类菲律宾特有的 Vanda 物种。本研究提供了菲律宾 Vanda 物种的条形码数据库，可能对保护兰科中这一宝贵属做出重大贡献。
引文：Chand Pasha. 等人。“通过全基因组序列分析揭示肺炎克雷伯菌的遗传学见解”。Acta Scientific Microbiolog
5. Mishra Mitali. 等人。“抗生素耐药性特征、外膜蛋白、毒力因子和基因组序列分析表明，与环境分离株相比，肠杆菌临床分离株是潜在病原体”。《细胞与感染微生物学前沿》第 10 卷 (2020)：54。
制造意识的生成模型体系结构在Petascale启用生物序列设计和合成
我们介绍了一种减少合成蛋白质成本和由生成模型设计的其他生物学的成本的方法。，我们使我们的生成模型制造模型可以使模型设计的序列可以在现实世界中有效合成，并具有极端的并行性。我们通过训练和合成样品来证明抗体，T细胞抗原和DNA聚合酶的生成模型。例如，我们对3亿观察到的人类抗体进行训练，并合成该模型的10 17生成的设计，以10 3美元的价格实现了与先进的蛋白质语言模型相当的样品质量。使用以前的方法，综合具有相同精度和大小的库将花费大约四亿（10 15）美元。
探索排名抗体序列设计的log-likelihienhiphienhizhienhoodys
在抗体序列和结构上训练的生成模型在推进机器学习辅助抗体工程和药物疾病方面具有巨大的潜力。当前的最新模型主要使用两类中的计算机指标：基于序列的指标，例如氨基酸恢复（AAR）和基于结构的指标，包括根均值 - 平方 - 平方偏差（RMSD），预贴紧的对齐误差（PAE）和界面预测模型模型（IPTM）。尽管已证明PAE和IPTM等指标是实验成功的有用过滤器，但没有证据表明它们适合排名，尤其是用于抗体序列设计。此外，尚未建立基于可靠的基于序列的度量。在这项工作中，使用来自七个不同数据集的现实世界实验数据，我们广泛基准了一系列生成模型，包括LLM式，基于扩散的基于扩散和基于图形的模型。我们表明，来自这些生成模型的对数可能与经验测量的结合亲和力很好地相关，这表明对数可能是对抗体序列设计进行排名的可靠度量。此外，我们通过在大型多样的合成数据集上训练基于扩散的模型之一，从而显着增强了其预测和评分结合亲和力的能力。我们的实施可用：https：//github.com/astrazeneca/diffabxl
识别前进的方法：生物多样性金融和数字序列信息的LSE圆桌会议
联合国成员国对其自然资源享有永久的主权。拟议的主权共享许可池授权，用于共享和使用与义务相关的数字序列信息，以通过多边福利共享机制进行福利共享，同时保留主权。各方将要求使用SCL的序列仅提交参与多边机制的数据库和存储库。各方将阐明SCL中的影响，使用条款和福利共享条件。Nagoya协议的当事方可酌情使用SCL作为MAT中的默认许可。在共享序列数据的共享中使用SCL将是向其他联合国成员国开放的。当事方将采取步骤来认识和尊重SCL中规定的土著人民的权利。SCL下的DSI用户将确保法律确定性。 这样的许可可以根据操作经验进行迭代更新。SCL下的DSI用户将确保法律确定性。这样的许可可以根据操作经验进行迭代更新。