2月12日，生物学领域重要期刊Briefings in Bioinformatics在线发表了课题组朱一亨老师的题为“ULDNA: Integrating Unsupervised Multi-Source Language Models with LSTM-Attention Network for High-Accuracy Protein-DNA Binding Site Prediction”的研究论文。针对蛋白质-DNA结合位点预测问题，开发了一种新的深度学习预测方法ULDNA，未来有望辅助靶向药物筛选。该项研究结果证实，ULDNA的预测性能要显著地优于主流方法。更重要的是，该研究证明了多种蛋白质大语言模型在蛋白质-DNA结合位点预测中的潜在有效性和互补性。本文的第一作者是人工智能学院讲师朱一亨博士，通讯作者是计智伟教授和南京理工大学於东军教授。