近年来，自监督训练的语言模型在蛋白质序列的学习和生成性药物设计方面取得了巨大成功。 许多蛋白质语言模型（protein LMs）基于Transformer架构，这些模型在蛋白质序列中提取出有意义的表示，并应用于下游任务。 为了克服这些问题， 本文提出了一种新型的蛋白质语言模型，称为LC-PLM，基于BiMamba-S架构（选择性结构状态空间模型）来提升对长蛋白质序列的建模能力。
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