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在过去的几年中，可以预测大规模蛋白质结构或功能的模型已用于多种生物学应用，例如确定药物的目标和新的治疗抗体的设计。 这些基于大语言模型（LLM）的模型可以非常准确地预测蛋白质在特定应用中的适应性。但是，无法确定这些模型如何达到其期望，或者在这些决策中起着最重要作用的蛋白质特征是什么。 在一项新的研究中，马萨诸塞州研究所的研究人员使用了一项新技术来打开此“黑匣子”，并允许他们在做出预测时确定蛋白质语言模型的特征。了解黑匣子内部发生的事情可以帮助为特定任务选择更好的模型，并帮助简化定义新药或疫苗目标的过程。 研究负责人，研究负责人，研究作者西蒙斯（Simons）的数学教授邦妮·伯杰（Bonnie Berger）说：“我们对澄清的澄清效果广泛影响。” “此外，确定蛋白质语言模型之后的特征具有检测该表示形式的新生物学愿景的能力。” Malexusstan技术研究所Union Gogroral是开放访问研究的主要作者，该研究本周出现在本周 国家科学院的事实。 马萨诸塞州电气工程与计算机科学技术学院的高级研究生Mihir…

2024年10月14日，星期一 hon！在另一个视频中再次欢迎。 因此，Faves Faves系列的第二部分（2）！如果您看不到第一部分，请去检查 – 现在！下面的链接:) 今天，我分享了我无法再保留的更多美好事物。很搞笑。是的，很好！共享头发生长油，边缘控制，放松系统和每日维生素，以提供健康的头发生长和一般井 + +更多。 我已经在健康的头发系统中使用了这些新产品已有一段时间了，所以我知道它确实在舒适的头发中工作。我只是以为我会参加！…

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Bienvenue à tous! Aujourd’hui, le printemps ressemble à ce qui…