| 融合蛋白質語言模型與深度神經網絡的植物蛋白質相互作用預測研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3648 K | |
| 標簽： 植物蛋白質相關性 蛋白質語言模型 深度神經網絡 | |
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| 文檔介紹：預測植物中的蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）具有重要的生物學意義。同時采用了4種編碼方法及深度神經網絡構建了蛋白質相互作用預測模型。結果表明，提出的融合蛋白質語言模型Ankh與深度神經網絡的方法構建的PPI預測模型性能在3種植物數據集上均獲得了最優(yōu)的AUPR和AUC值，Sen及MCC值也均優(yōu)于其他4種蛋白質相互作用預測模型。當模型在水稻、大豆的植物PPI數據集上進行測試時，所提出的模型AUPR值分別為0.802 5、0.730 1，AUC值分別為0.956 2、0.950 7。這些優(yōu)異的結果表明，融合蛋白質語言模型Ankh的PPI模型可以作為植物蛋白質相互作用預測的一個有前途的工具。 | |
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