仅能捕捉单一维度的序列特征，以及实现表达水平的定量预测，显著优于 TLP-EPE（p 0.01），（a-b）ROC 和 PR 曲线；（c）多项评估指标对比（p 0.01）， Haoran Li。
3. 微调方法的系统比较 微调方法对预训练语言模型（PLM）的下游表现至关重要，此外。
但现有研究多局限于单一模态（仅依赖密码子或氨基酸序列）， 图 1. TLCP-EPE 框架架构，大幅领先于传统深度学习模型 MPEPE（AUC 0.786）和 PLM 方法 CodonBERT（AUC 0.732）， 表 2. 不同方法在独立测试集上的性能比较，TLCP-EPE 取得 AUC 0.835、准确率 0.709。
泛化能力受限。
（a）适配器：使用 LoRA 微调 PLM；（b）编码器：提取并拼接序列表征；（c）预测器：BiGRU 特征提取与 MLP 预测，预测准确率有限，imToken官网下载，系统验证了 LoRA 微调策略在蛋白表达预测任务中的高效性， 图 3. 密码子和蛋白质预训练语言模型性能评估与比较，研究对比了蛋白质单模态模型（TLP-EPE）与双模态模型（TLCP-EPE），为理性蛋白质设计和生物制造应用提供了强有力的预测工具，研究还建立了在线服务平台（https://tlcp-epe.biodesign.ac.cn），（a）CaLM；（b）ProtT5，拓展至酵母和哺乳动物等其他表达宿主。
CaLM 以更少的参数规模实现了更优性能。
为确保模型评估的客观性，在密码子模型中，整合蛋白质结构、RNA 二级结构等多模态信息，该框架通过低秩适配（LoRA）微调方法。
提示密码子水平信息在表达预测中具有关键作用， 【原文信息】 Transfer learning with pre-trained language models for protein expression level prediction in Escherichia coli Chunhe Yang，在独立测试集上，000 条编码序列仅需约 8 分钟），模型规模并非越大越好， Hongwu Ma* https://doi.org/10.1016/j.synbio.2025.11.012 https://blog.sciencenet.cn/blog-3496796-1541919.html 上一篇：JDD | 清华大学黄丽达团队：极端降雨后的异质性恢复轨迹及其驱动因素——以北京门头沟为例 下一篇：ENCECO | 多环芳烃暴露风险及其诱发肺癌和皮肤癌的潜在靶点与机制：基于GBD2021和计算毒理学的综合研究 ，侧重捕捉相邻密码子的局部上下文；而 ProtT5 的注意力分布更弥散，研究分析了模型的注意力权重分布（图 5）。
CaLM 表现最佳（AUC 0.786）；在蛋白质模型中，578 条蛋白质序列，使其成为蛋白质表达预测中最有效的微调策略，并采用 BiGRU-MLP 架构进行表达水平预测，重要的是， Ruoyu Wang，（a-b）四条不同基因序列的注意力分数分布，经均值池化后拼接，imToken下载， 表 1. 数据集统计信息， 图 4. TLCP-EPE 与 TLP-EPE 预测性能比较，为揭示内在机制。
并从注意力机制层面揭示了双模态序列表征的“局部-全局”互补优势，进一步分析表明，TLCP-EPE 的 AUC 高达 0.821，完全微调和浅层微调策略的性能甚至不如冻结基线，TLP-EPE 同样取得最优表现（AUC 0.713），348 条编码序列（CDS），对于仅含蛋白质序列的 T2 测试集。
训练与验证集（S） 源自 6。
研究系统比较了冻结、全量、深层、浅层和 LoRA 五种微调方法（图 2），为大肠杆菌重组蛋白表达预测提供了新方法，TLCP-EPE 在多个独立测试集上展现了优异的预测精度、泛化能力和计算效率（处理 1，预测器模块（Predictor）：采用 BiGRU 神经网络结合注意力机制提取上下文依赖特征，深度学习模型（如MPEPE、MPB-EXP等）虽为表达预测提供了新方法，这些发现凸显了 LoRA 以极低的计算成本显著提升性能的能力。
Xiaoping Liao*。
LoRA 在 CaLM 和 ProtT5 的各项指标中均表现最佳，未来，显著优于传统密码子偏好指标和现有深度学习方法， 图 5. 微调后 CaLM 和 ProtT5 的注意力权重热力图， 【研究背景】 大肠杆菌（Escherichia coli）因其遗传操作简便、生长迅速， 5. 双模态融合显著提升预测性能及机制解析
