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基于蛋白质语言模型和深度残差神经网络的蛋白质与多肽结合残基预测
浙江工业大学信息工程学院;
苏州系统医学研究院人工智能与计算生物学研究中心
|
胡俊
陈开心
开通知网号
识别蛋白质-多肽结合残基对于揭示蛋白质功能机制和探索药物发现至关重要.许多计算方法被提出来用于预测多肽结合残基.然而,由于特征表示质量的限制,预测性能仍有很大的提升空间.本文设计了一种新的深度学习模型PL-Pep,从蛋白质序列中挖掘出更多判别性信息,...
机 构:
浙江工业大学信息工程学院;
苏州系统医学研究院人工智能与计算生物学研究中心;
领 域:
生物学;
自动化技术;
关键词:
蛋白质语言模型;
深度学习;
特征表示;
多肽结合残基;
对比损失;
格 式:
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2025年08期
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