Protein Large Language Models: A Comprehensive Survey

📄 arXiv: 2502.17504v2 📥 PDF

作者: Yijia Xiao, Wanjia Zhao, Junkai Zhang, Yiqiao Jin, Han Zhang, Zhicheng Ren, Renliang Sun, Haixin Wang, Guancheng Wan, Pan Lu, Xiao Luo, Yu Zhang, James Zou, Yizhou Sun, Wei Wang

分类: q-bio.BM, cs.AI, cs.CE, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-02-21 (更新: 2025-03-06)

备注: 24 pages, 4 figures, 5 tables

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

首个蛋白质大语言模型（Protein LLM）的全面综述，促进蛋白质科学发展。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 蛋白质大语言模型 蛋白质结构预测 蛋白质功能注释 蛋白质设计 深度学习 生物信息学 综述 大规模数据

📋 核心要点

  1. 现有蛋白质研究方法在结构预测、功能注释和设计方面效率较低，面临诸多挑战。
  2. 本文对蛋白质大语言模型（Protein LLM）进行了全面综述，系统分析其架构、训练数据和应用。
  3. 通过分析大量文献，论文总结了Protein LLM的优势，并探讨了其在蛋白质工程和生物医学研究中的潜力。

📝 摘要（中文）

蛋白质特有的大语言模型（Protein LLM）正在通过提高蛋白质结构预测、功能注释和设计的效率，彻底改变蛋白质科学。现有的综述主要集中在特定方面或应用，而本工作提供了第一个全面的Protein LLM概述，涵盖了它们的架构、训练数据集、评估指标和多样化的应用。通过对100多篇文章的系统分析，我们提出了最先进的Protein LLM的结构化分类，分析了它们如何利用大规模蛋白质序列数据来提高准确性，并探讨了它们在推进蛋白质工程和生物医学研究方面的潜力。此外，我们还讨论了关键挑战和未来方向，将Protein LLM定位为蛋白质科学领域科学发现的重要工具。相关资源维护在https://github.com/Yijia-Xiao/Protein-LLM-Survey。

🔬 方法详解

问题定义：蛋白质科学领域面临着蛋白质结构预测、功能注释和蛋白质设计等关键问题，传统方法在处理大规模蛋白质数据时效率较低，精度有待提高。现有综述往往只关注Protein LLM的特定方面，缺乏全面系统的分析。

核心思路：本文的核心思路是对现有Protein LLM进行全面梳理和分析，构建一个结构化的分类体系，深入探讨其架构、训练数据、评估指标以及在不同应用场景下的表现。通过分析这些模型如何利用大规模蛋白质序列数据，揭示其提高准确性的机制。

技术框架：该综述通过系统性地收集和分析超过100篇相关文献，构建了Protein LLM的知识框架。主要包括以下几个方面：1) Protein LLM的架构分类；2) 训练数据集的分析；3) 评估指标的总结；4) 多样化应用场景的探讨；5) 关键挑战和未来方向的展望。

关键创新：该综述的关键创新在于它是首个全面概述Protein LLM的综述性工作，填补了该领域的空白。通过结构化的分类和深入的分析，为研究人员提供了一个清晰的Protein LLM发展蓝图，并指出了未来的研究方向。

关键设计：该综述的关键设计在于其系统性的文献收集和分析方法，以及结构化的分类体系。通过对不同Protein LLM的架构、训练数据和评估指标进行对比分析，揭示了它们之间的差异和优劣，为研究人员选择合适的模型提供了参考。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

该综述分析了超过100篇关于Protein LLM的文章，并构建了一个结构化的分类体系。通过对不同模型的性能进行对比，揭示了它们在不同任务上的优势和局限性。该综述还指出了Protein LLM领域面临的关键挑战和未来的研究方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于蛋白质工程、药物发现、生物医学研究等领域。Protein LLM能够加速蛋白质结构预测、功能注释和设计，从而缩短研发周期、降低成本，并为疾病治疗提供新的思路。未来，Protein LLM有望成为蛋白质科学研究的重要工具。

📄 摘要（原文）

Protein-specific large language models (Protein LLMs) are revolutionizing protein science by enabling more efficient protein structure prediction, function annotation, and design. While existing surveys focus on specific aspects or applications, this work provides the first comprehensive overview of Protein LLMs, covering their architectures, training datasets, evaluation metrics, and diverse applications. Through a systematic analysis of over 100 articles, we propose a structured taxonomy of state-of-the-art Protein LLMs, analyze how they leverage large-scale protein sequence data for improved accuracy, and explore their potential in advancing protein engineering and biomedical research. Additionally, we discuss key challenges and future directions, positioning Protein LLMs as essential tools for scientific discovery in protein science. Resources are maintained at https://github.com/Yijia-Xiao/Protein-LLM-Survey.