融合蛋白質(zhì)語言模型與深度神經(jīng)網(wǎng)絡的植物蛋白質(zhì)相互作用預測研究
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3648 K
標簽： 植物蛋白質(zhì)相關性 蛋白質(zhì)語言模型 深度神經(jīng)網(wǎng)絡
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文檔介紹：預測植物中的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)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(jīng)網(wǎng)絡構建了蛋白質(zhì)相互作用預測模型。結果表明，提出的融合蛋白質(zhì)語言模型Ankh與深度神經(jīng)網(wǎng)絡的方法構建的PPI預測模型性能在3種植物數(shù)據(jù)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(zhì)相互作用預測模型。當模型在水稻、大豆的植物PPI數(shù)據(jù)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(zhì)語言模型Ankh的PPI模型可以作為植物蛋白質(zhì)相互作用預測的一個有前途的工具。
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