ProtTrans：借助超级计算机和TPU训练的领先蛋白质语言模型

资源摘要信息:"ProtTrans是一个领先的蛋白质预训练语言模型，它使用Transformers模型在Summit的数千个GPU和数百个Google TPU上进行了训练。这个模型可以用于预测蛋白质的结构和功能，以及在生物信息学领域进行深入的研究。ProtTrans的开发团队承诺会定期更新存储库，以支持生物信息学界，尤其是他们的SASAR项目Covid-19研究。该模型支持多种功能，包括蛋白质序列产生，可视化，基准测试，二级结构预测，膜结合与水溶性预测，亚细胞定位预测等。如果用户有任何问题或发现错误，都可以在存储库中提出。团队成员也在列表中显示，他们随时欢迎社区的贡献和问题反馈。" 知识点: 1. ProtTrans:ProtTrans是一种基于Transformers模型的蛋白质预训练语言模型，它利用大规模的GPU和TPU资源进行训练，以实现对蛋白质结构和功能的精确预测。 2. GPU和TPU训练:GPU（图形处理单元）和TPU（张量处理单元）是两种高性能的计算处理器，它们在并行处理大量数据方面具有优势，因此在深度学习和人工智能领域得到了广泛应用。在这个案例中，Summit的数千个GPU和数百个Google TPU被用于训练ProtTrans模型。 3. 生物信息学应用:ProtTrans模型主要用于生物信息学领域，通过对蛋白质序列的深入分析，帮助研究人员理解蛋白质的功能和结构，从而推动生物医学研究的发展。 4. 存储库更新和SASAR项目:Covid-19研究:ProtTrans的开发团队承诺会定期更新存储库，以支持生物信息学界的研究。他们的SASAR项目是一个专门针对Covid-19的研究项目，旨在利用ProtTrans模型来研究新冠病毒。 5. 功能支持:ProtTrans模型支持多种功能，包括蛋白质序列产生，可视化，基准测试，二级结构预测，膜结合与水溶性预测，亚细胞定位预测等。 6. 社区参与:ProtTrans鼓励社区参与，如果有任何问题或发现错误，用户都可以在存储库中提出。同时，团队成员也在列表中显示，他们随时欢迎社区的贡献和问题反馈。