《科学》 第392卷 第6793期 · 2026年4月2日 · 中文解读
蛋白质和基因组语言模型揭示细菌免疫的未开发多样性
Protein and genomic language models uncover the unexplored diversity of bacterial immunity
这篇讲什么
本文介绍了一种利用蛋白质和基因组语言模型预测细菌抗噬菌体防御系统的方法，并在实验验证中发现了多个新的防御系统。
原文开头
Ernest Mordret1,2*†, Alexandre Hervé1†, Florian Tesson1,2, Hugo Vaysset1,3, Tyler Clabby1, Arthur Loubat1, Helena Shomar1,2, Remi Planel4, Rachel Lavenir1, Jean Cury1, Aude Bernheim1* The bacterial pangenome contains a vast diversity of antiphage systems, whose overall extent is still unknown. In this study, we developed complementary machine learning approaches to systematically predict antiphage function from genomic context, protein sequence, or their combination, achieving up to 99% precision and 92% recall. We validated these models experimentally in Escherichia and Streptomyces with the discovery of 12 antiphage systems. Applied to over 32,000 bacterial genomes, these models expand the predicted antiphage repertoire, with ~1.5% of bacterial genomes devoted to defense and more than 85% of predicted protein families remaining uncharacterized. …
摘自《科学》（Science）第392卷 第6793期 · 2026年4月2日。仅引用开头一小段供了解文章，版权归原刊所有，全文请阅读原刊。
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