蛋白质深度学习指南：Hugging Face 博客

Hugging Face 发布了一篇关于蛋白质深度学习的博客指南，介绍了如何使用其生态系统中的工具（如 Transformers、Datasets、Tokenizers）处理蛋白质序列数据。文章涵盖了蛋白质语言模型（如 ESM-2、ProtBERT）的加载、微调与推理，并提供了从序列到结构的预测示例。此外，还讨论了如何利用 Hugging Face Hub 共享蛋白质模型与数据集，以及如何结合生物信息学工具进行下游分析。该指南面向计算生物学家与 AI 研究者，旨在降低蛋白质 AI 应用的门槛。