AltereGO融合多种蛋白语言模型预测蛋白功能

据bioRxiv预印本，Amburn等提出AltereGO框架，将ESM2-3B、ProtT5和Ankh三种序列表示与结构表示ProstT5-3Di的分子功能预测结果通过加权分数级融合整合。研究在覆盖8446个基因本体分子功能术语的495055个蛋白及含2000个蛋白的低同源测试集上评估，称ESM2-3B为最强单一表示，四路融合在整体分类与排序上表现最佳，并优于所测试的学习式嵌入级融合架构。与八种已发布方法对比，AltereGO在所有比较中AUPRC排序能力显著提升，其中六项Fmax与Smin亦显著更优，另两项无显著差异。结构来源预测对催化、氧化还原及辅因子相关功能带来较小且有指向性的增益。