据ScienceAI公众号2月28日消息，美国微软、华盛顿大学大卫·贝克和麻省理工大学等开发出一种蛋白质对称性预测模型。该模型基于ESM2微调，仅需单条蛋白质序列输入，每小时可处理约80000个蛋白质，准确率远超现有方法，尤其在预测复杂对称类型方面优势明显。该模型还能与AlphaFold2-multimer结合提高计算效率，目前已在多个生物体蛋白组中应用，为蛋白质研究提供了强大工具。相关科研成果发表于Nature Communications期刊。

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