在这个单一框架内，详细的结构信息与相关的文本元数据相一致，提供了对生物序列的全面了解。
在目标识别阶段，探索文本元数据可能非常有用。例如，收集有关目标表位的详细信息：“这些表位代表哪些物种？”“我们能否从文献中提取有关表位的更多信息和见解？”。可以通过查询知识图谱并利用基于细粒度 HYFT 的方法的优势来获取这些信息，从而在“子序列”级别捕获信息。
事实上，在 HYFT 级别，相关的文本概念（子句子级别）被捕获，这使我们能够确定目标中所表示的特定 HYFT 是否可能揭示相关的表位。
除了文本元数据之外，还有“平面”元数据，例如免疫原性信息、种系信息、药理学数据、可开发性数据和序列责任存在。 在前面提到的每个信息层中，都可以从各种蛋白质大型语言模型 (pLLM) 中获得额外的“向量”数据。这意味着嵌入与每个（子）序列或概念相关联。这允许进行“向量”搜索，基于嵌入，可以使用该搜索来识别相似序列，从而增强蛋白质结构预测和功能注释等任务。要深入了解向量搜索，请参阅我们关于文本分析中的向量搜索博客。此功能允许提取更广泛的特征并揭示所有这些维度上的 亚美尼亚手机数据 隐藏模式。
BioStrand LENS ai在蛋白质分析中的综合方法类似于基于文本的分析。在文本分析中，我们通过智能分组单词来捕捉文本含义，从而细化语义边界。同样，在蛋白质分析中，我们策略性地将残基标记（氨基酸）分组以形成连续的 HYFT。就像在文本分析中将单词聚集成同义词一样，“蛋白质词”在蛋白质分析中根据其生物学功能进行识别和聚类。这些“蛋白质词”出现在不同的序列中时，会显示出保守的功能。通过利用这种方法，我们可以更深入地了解跨各种蛋白质序列的功能保守性。
因此，基于 HYFT 技术的 LENS ai平台在子序列级别分析蛋白质，重点关注 HYFT 模式以及全序列级别。与自然语言相比，残基可能不太相关，并且不会对意义做出贡献，而对于蛋白质而言，意义可以转化为功能。因此，通过专注于 HYFT，我们通过排除非关键区域中捕获的信息，获得了更简洁的信息表示和降噪效果。