主要观点总结
本研究提出一种基于小样本学习（FSFP）的蛋白质适应度预测策略，利用元迁移学习、排序学习与参数高效微调技术，在有限标记数据下显著提升蛋白质语言模型的预测性能。该策略在87个深度突变扫描数据集上的测试表明，FSFP在无监督与监督基线模型中均具显著优势，并成功应用于改造Phi29 DNA聚合酶，提升阳性率和熔解温度。这些结果验证了FSFP在基于AI的蛋白质工程领域的应用潜力。
关键观点总结
关键观点1: FSFP策略
本研究提出一种基于小样本学习（FSFP）的蛋白质适应度预测策略，通过融合元迁移学习、排序学习与参数高效微调技术，在有限标记数据下显著提升蛋白质语言模型的预测性能。
关键观点2: FSFP优势
在87个深度突变扫描数据集上的测试表明，FSFP在无监督与监督基线模型中均具显著优势，实现了高效优化蛋白质语言模型的适应度预测。
关键观点3: 湿实验应用
FSFP成功应用于改造Phi29 DNA聚合酶，通过湿实验验证，使基于ESM-1v的预测前20位突变体的平均熔解温度与阳性率均显著提升，验证了FSFP在基于AI的蛋白质工程领域的应用潜力。
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