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基于转移学习的赖氨酸丙酰化预测方法( A Transfer Learning-Based Approach for Lysine Propionylation Prediction )
Ang Li Yingwei Deng Yan Tan Min Chen
赖氨酸丙酰化是一种新发现的翻译后修饰(PTM)，在细胞过程中起着关键作用。尽管蛋白质组学技术能够检测丙酰化，但大规模检测仍具有挑战性。为了弥补这一差距，我们提出了一种基于迁移学习的方法来计算预测丙酰化位点。基于递归神经网络的深度学习模型首先通过丙二酰化反应进行训练，然后通过丙二酰化反应进行微调。训练后的模型作为特征提取器，将蛋白质序列作为输入转化为数值向量。最后采用支持向量机作为分类器。该方法在10次交叉验证中的matthews相关系数(MCC)为0.6615，在独立检验中的matthews相关系数为0.3174，优于现有方法。富集分析表明，丙酰化与GO项(GO:0016620、GO:0051287、GO:003735、GO:006096和GO:005737）和代谢有关。我们开发了一个用户友好的预测丙酰化位点的在线工具，可在http://47.113.117.61/上获得。
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