An unsupervised framework for comparing SARS-CoV-2 protein sequences using LLMs
تقترح هذه الورقة إطار عمل غير خاضع للإشراف يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة والتعلم التبايني لتوصيف تسلسلات بروتين سبايك لفيروس سارس-كوف-2، مما يظهر أداءً محسناً في التجميع عند التنبؤ بالمتغيرات الناشئة مقارنة بالنهج السابقة.