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一种基于拓扑的网络树用于预测突变后蛋白质结合亲和度的变化( A topology-based network tree for the prediction of protein–protein binding affinity changes following mutation )
M Wang Z Cang GW Wei
预测蛋白质-蛋白质相互作用的能力对于我们理解人体内广泛的生物活动和功能以及指导药物发现至关重要。尽管人们努力开发合适的计算方法，但预测突变(ΔΔ)后蛋白质-蛋白质相互作用结合亲和力的变化仍然是一个严峻的挑战。代数拓扑是近年来世界范围内蛋白质-配体结合亲和力预测竞赛的冠军，是简化生物结构复杂性的一种有前途的方法。在这里，我们引入了元素和位点特定的持久同调（代数拓扑的一个新分支）来简化蛋白质-蛋白质复合物的结构复杂性，并将关键的生物信息嵌入拓扑不变量中。我们还提出了一种新的深度学习算法NetTree来利用卷积神经网络和梯度提升树的优势。将拓扑表示和网络树相结合，构造了一种基于拓扑的网络树，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用ΔΔ。在主要基准数据集上的测试表明，所提出的基于拓扑的网络树在预测ΔΔ方面是对当前技术的一个重要改进。
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