NIPS-2022 PEER：A Comprehensive and Multi-Task Benchmark for Protein Sequence Understanding

论文地址：PEER：A Comprehensive and Multi-Task Benchmark for Protein Sequence Understanding

论文实现：https://github.com/DeepGraphLearning/PEER_Benchmark

PEER：蛋白质序列表征评估benchmark

Abstract

提出蛋白质序列表征评估的benchmark，包括 protein function prediction, protein localization prediction, protein structure prediction, protein-protein interaction prediction, and protein-ligand interaction prediction。此外，还调研了不同方法在多任务学习设置上的性能，实验表明大规模预训练的蛋白质语言模型性能最好

Introduction

受到ImageNet和GLUE的启发，希望构建一个蛋白质的全面基准数据集，包含了17个生物相关的任务覆盖了不同方面的蛋白质理解。测试了CNN，LSTM，Transformers和大规模的预训练模型等

Benchmark Tasks

Methods

Experiments

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