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Prot T5 Xl Bfd

Rostlabによって開発
ProtT5-XL-BFDはタンパク質配列に基づく自己教師付き事前学習モデルで、T5アーキテクチャを採用し、21億のタンパク質配列で学習され、タンパク質特徴抽出と下流タスクの微調整に使用されます。
ダウンロード数 605
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはマスク言語モデリングの目標を通じて大型のタンパク質配列コーパスで事前学習され、タンパク質の生物物理学的特性を捉えることができ、タンパク質構造予測と機能解析に適しています。

モデル特徴

大規模事前学習
21億のタンパク質配列を含むBFDデータセットで事前学習され、広範なタンパク質の多様性を網羅しています。
自己教師付き学習
人工的なラベル付けを必要とせず、マスク言語モデリングの目標を通じて元のタンパク質配列から学習します。
生物物理学的特性の捕捉
モデルが抽出した特徴は、タンパク質の形状を決定する重要な生物物理学的特性を反映することができます。

モデル能力

タンパク質配列特徴抽出
タンパク質構造予測
タンパク質機能解析

使用事例

生物情報学
タンパク質二次構造予測
タンパク質の二次構造(3状態または8状態分類)を予測するために使用されます。
CASP12データセットで77%の正解率(3状態)
細胞内局在予測
タンパク質の細胞内での局在位置を予測します。
DeepLocデータセットで77%の正解率
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