Prot2Chat: Protein LLM with Early-Fusion of Text, Sequence and Structure

📄 arXiv: 2502.06846v2 📥 PDF

作者: Zhicong Wang, Zicheng Ma, Ziqiang Cao, Changlong Zhou, Jun Zhang, Yiqin Gao

分类: cs.LG, cs.AI, q-bio.BM

发布日期: 2025-02-07 (更新: 2025-05-22)

备注: 8 pages, 3 figures

💡 一句话要点

Prot2Chat：融合文本、序列和结构的蛋白质LLM，用于蛋白质问答

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

关键词: 蛋白质问答 早期融合 大型语言模型 蛋白质序列 蛋白质结构 ProteinMPNN LoRA

📋 核心要点

  1. 现有蛋白质功能理解方法在多模态信息融合、模型参数量和灵活性方面存在不足，缺乏系统性评估。
  2. Prot2Chat框架通过修改ProteinMPNN和引入蛋白质-文本适配器，实现了蛋白质序列、结构和文本信息的早期融合。
  3. 实验结果表明，Prot2Chat在蛋白质问答任务中表现优越，具有良好的泛化能力，并在自动化指标和专家评估中均有提升。

📝 摘要（中文）

蛋白质在生物体中具有重要意义。然而，理解其功能面临诸多挑战，例如多模态信息融合不足、训练参数量巨大、基于分类的方法灵活性有限，以及缺乏蛋白质问答系统的系统性评估指标。为了解决这些问题，我们提出了Prot2Chat框架。我们修改了ProteinMPNN，以统一的方式编码蛋白质序列和结构信息。我们使用大型语言模型（LLM）将问题编码为向量，并开发了一种蛋白质-文本适配器，基于这些向量将蛋白质信息压缩为虚拟token，从而实现文本和蛋白质信息的早期融合。最后，同一个LLM读取虚拟token和问题以生成答案。为了优化训练效率，我们冻结了编码器，并对LLM采用了低秩适应（LoRA）技术。在两个数据集上的实验表明，自动化指标和专家评估都证明了我们模型的优越性能，零样本预测结果突出了其泛化能力。模型和代码可在https://github.com/wangzc1233/Prot2Chat 获取。

🔬 方法详解

问题定义：蛋白质功能理解面临多模态信息融合不足的问题，现有方法参数量大、灵活性有限，且缺乏针对蛋白质问答系统的系统性评估指标。这限制了对蛋白质功能的深入理解和应用。

核心思路：Prot2Chat的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大能力，通过早期融合蛋白质序列、结构和文本信息，实现对蛋白质功能的有效问答。通过将蛋白质信息压缩为虚拟token，并与问题文本一起输入LLM，从而实现多模态信息的有效整合。

技术框架：Prot2Chat框架主要包含以下几个模块：1) 修改后的ProteinMPNN：用于编码蛋白质序列和结构信息，生成统一的蛋白质表示。2) LLM问题编码器：将问题文本编码为向量表示。3) 蛋白质-文本适配器：基于问题向量，将蛋白质信息压缩为虚拟token。4) LLM答案生成器：读取虚拟token和问题，生成答案。整个流程实现了文本和蛋白质信息的早期融合。

关键创新：Prot2Chat的关键创新在于蛋白质信息的早期融合策略。通过蛋白质-文本适配器，将蛋白质信息压缩为虚拟token，并与问题文本一起输入LLM，避免了传统方法中多模态信息融合的瓶颈。此外，采用LoRA技术优化训练效率，降低了计算成本。

关键设计：为了优化训练效率，论文冻结了ProteinMPNN编码器，仅对LLM进行训练。蛋白质-文本适配器的具体实现细节（如网络结构、损失函数等）未知。LoRA技术的具体参数设置也未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

Prot2Chat在两个蛋白质问答数据集上取得了优越的性能，自动化指标和专家评估均表明其性能优于现有方法。零样本预测结果也突出了其良好的泛化能力。具体的性能提升数据未知，但整体结果表明Prot2Chat在蛋白质问答任务中具有显著优势。

🎯 应用场景

Prot2Chat具有广泛的应用前景，可用于蛋白质功能预测、药物发现、生物工程等领域。通过提供便捷的蛋白质问答功能，可以加速科研人员对蛋白质的理解和利用，促进相关领域的发展。未来，该技术有望应用于个性化医疗和疾病诊断。

📄 摘要（原文）

Motivation: Proteins are of great significance in living organisms. However, understanding their functions encounters numerous challenges, such as insufficient integration of multimodal information, a large number of training parameters, limited flexibility of classification-based methods, and the lack of systematic evaluation metrics for protein Q&A systems. To tackle these issues, we propose the Prot2Chat framework. Results: We modified ProteinMPNN to encode protein sequence and structural information in a unified way. We used a large language model (LLM) to encode questions into vectors and developed a protein-text adapter to compress protein information into virtual tokens based on these vectors, achieving the early fusion of text and protein information. Finally, the same LLM reads the virtual tokens and the questions to generate answers. To optimize training efficiency, we froze the encoder and employed Low-Rank Adaptation (LoRA) techniques for the LLM. Experiments on two datasets show that both automated metrics and expert evaluations demonstrate the superior performance of our model, and zero-shot prediction results highlight its generalization ability. The models and codes are available at https://github.com/ wangzc1233/Prot2Chat. Contact: zqcao@suda.edu.cn or wangzc025@163.com Key words: Protein Q&A, Early-Fusion, LLM