融合蛋白质语言模型与深度神经网络的植物蛋白质相互作用预测研究

文档名：融合蛋白质语言模型与深度神经网络的植物蛋白质相互作用预测研究
摘要：预测植物中的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)具有重要的生物学意义.同时采用了4种编码方法及深度神经网络构建了蛋白质相互作用预测模型.结果表明,提出的融合蛋白质语言模型Ankh与深度神经网络的方法构建的PPI预测模型性能在3种植物数据集上均获得了最优的AUPR和AUC值,Sen及MCC值也均优于其他4种蛋白质相互作用预测模型.当模型在水稻、大豆的植物PPI数据集上进行测试时,所提出的模型AUPR值分别为0.8025、0.7301,AUC值分别为0.9562、0.9507.这些优异的结果表明,融合蛋白质语言模型Ankh的PPI模型可以作为植物蛋白质相互作用预测的一个有前途的工具.

Abstract：Predictingprotein-proteininteraction(PPI)inplantsholdssignificantbiologicalimplications.Thisstudyhasemployedfourencodingmethodsandadeepneuralnetworktoconstructamodelforpredictingproteininteractions.TheresultsshowthatthedevelopedPPIpredictionmodelusingtheintegratedapproachoftheproteinlanguagemodelAnkhwithadeepneuralnetworkhasachievedoptimalAUPRandAUCvaluesacrossthreeplantdatasets,withitsSenandMCCvaluesalsooutperformingthoseoffourothermodelsdesignedforproteininteractionpredictions.WhentestedonplantPPIdatasetsforriceandsoybean,thepro-posedmodelhasyieldedAUPRscoresof0.8025and0.7301respectively,andAUCscoresof0.9562and0.9507respectively.TheseoutstandingresultsindicatethatthePPImodelincorporatingtheproteinlanguagemodelAnkhcanserveasapromisingtoolforpredictingprotein-proteininteractionsinplants.

作者：古海博  王成凤  金远  池方爱  李颜娥Author：GuHaibo  WangChengfeng  JinYuan  ChiFangai  LiYan'e
作者单位：浙江农林大学数学与计算机科学学院,浙江杭州311300
刊名：电子技术应用
Journal：ApplicationofElectronicTechnique
年，卷(期)：2024, 50(4)
分类号：TP399
关键词：植物蛋白质相关性  蛋白质语言模型  深度神经网络  
Keywords：plantprotein-proteininteration  proteinlanguagemodel  deepneuralnetwork  
机标分类号：TP311.13R730.2TN919.81
在线出版日期：2024年4月26日
基金项目：浙江省公益基金项目，浙江农林大学科研发展基金，浙江省软科学研究项目融合蛋白质语言模型与深度神经网络的植物蛋白质相互作用预测研究[
期刊论文]  电子技术应用--2024, 50(4)古海博  王成凤  金远  池方爱  李颜娥预测植物中的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)具有重要的生物学意义.同时采用了4种编码方法及深度神经网络构建了蛋白质相互作用预测模型.结果表明,提出的融合蛋白质语言模型Ankh与深度神经网络的方法构建的PPI预测模型性能...参考文献和引证文献
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2024-12-14 03:20 上传 融合蛋白质语言模型与深度神经网络的植物蛋白质相互作用预测研究.pdf

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