Страница модели: Prot2Text Paper: https://arxiv.org/abs/2307.14367 Github: https://github.com/hadi-abdine/Prot2Text Авторы: Хади Абдин(1), Михаил Хацианастасис(1), Костас Буйукос(2, 3), Михалис Вазиргианнис(1) (1)DaSciM, LIX, Политехническая школа Парижского политехнического института, Франция. (2) Эпигенетика и клеточная судьба, CNRS UMR7216, Университет Париж-Сите, Париж, Франция. (3) Исследовательская лаборатория биоинформатики, факультет биологических наук, Кипрский университет, Никосия, Кипр. Статья Prot2Text опубликована в AAAI 2024. Предварительные версии статьи были приняты в качестве внимания на DGM4H@NeurIPS 2023 и AI4Science@NeurIPS 2023. Prot2Text — это семейство моделей, которые предсказывают функцию белка в стиле свободного текста, выходя за рамки обычных двоичных или категориальных классификаций. Объединив графовые нейронные сети (GNN) и модели большого языка (LLM) в структуре кодировщика-декодера. Prot2Text эффективно объединяет различные типы данных, включая последовательность и структуру белков, а также текстовые аннотации и описания. Этот мультимодальный подход позволяет получить целостное представление о функциях белков, что позволяет генерировать подробные и точные функциональные…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: habdine
Теги: prot2text, feature-extraction, Causal Language Modeling, GPT2, ESM2, Proteins, GNN, custom_code
Лайков: 4 | Загрузок: 49
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
