近日，上海交通大学自然科学研究院洪亮教授课题组联合上海人工智能实验室青年研究员谈攀，在蛋白质突变-性质预测上取得重要突破。该工作采用全新的训练策略，在使用极少湿实验数据的情况下，大幅提高了传统蛋白质预训练大模型在突变-性质预测的效果。该研究成果以《Enhancing the efficiency of protein language models with minimal wet-lab data through few-shot learning》为题，发表在Springer Nature集团旗下《Nature Communications》上。

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