基于深度蛋白质语言模型的无偏、独立于生物体且高灵敏度的信号肽预测器
人工智能
2023-12-15 v1 定量方法
摘要
信号肽（SP）是位于蛋白质 N 端的短肽。它对于靶向转移跨膜蛋白和分泌蛋白至正确位置至关重要。与鉴定信号肽的传统实验方法相比，计算方法更快、更高效，对于分析成千上万甚至数百万条蛋白质序列更具实用性，特别是对于宏基因组数据。在此，我们提出 Unbiased Organism-agnostic Signal Peptide Network（USPNet），这是一种利用蛋白质语言模型的信号肽分类和切割位点预测深度学习方法。我们提出应用标签分布感知间隔损失来处理数据不平衡问题，并利用蛋白质的进化信息来丰富表示并克服物种信息依赖。
关键词
引用
@article{arxiv.2312.08987,
title = {Unbiased organism-agnostic and highly sensitive signal peptide predictor with deep protein language model},
author = {Junbo Shen and Qinze Yu and Shenyang Chen and Qingxiong Tan and Jingcheng Li and Yu Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.08987},
year = {2023}
}
备注
23 pages 5 figures. Nat Comput Sci (2023)