ESM-1v是其中唯一一个不使用MSA信息的模型。 ESM-1v,使用来自Uniref90的0.98亿具有进化多样性的序列训练并且有6.5亿参数量的Transformer模型。本文使用该模型在41个深度突变扫描数据集上进行了zero-shot零样本评估并与基线方法EVMutation和DeepSeqence进行了比较,ESM-1v(零样本学习)在其中的17个任务取得了超过基线的...