近日，英国女王大学207页博士论文介绍了NLP中的transformer、BERT、预训练模型在蛋白质组学研究中的应用。作者考虑了人工智能和数据驱动分析的情况下，阻碍计算生物学应用中的障碍。在进行这种形式的研究时，有必要考虑所有可能对最终用户有用的应用和实现（如生物标志物研究领域的专家），并要保证所研究的内容必须是新颖的，并与当前的生物学趋势相关，以解决该领域的差距。

这个工作流介绍了蛋白质组序列分析的领域研究。重点是开发蛋白质序列处理技术，通过深度学习的其他子领域的最先进的方法进行增强建模。

论文地址：https://pureadmin.qub.ac.uk/ws/portalfiles/portal/257918017/Deep_Learning_of_Proteomics_Data.pdf

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