【摘 要】
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多肽,也可简称为肽,是α-氨基酸通过肽键连接在一起而形成的一类化合物,也是蛋白质水解的产物。它对人体的生长、发育、代谢有着重要的影响,部分多肽具有抗癌、抗菌、抗病毒、穿透细胞等特性,对于相应疾病的治疗具有重大意义。因此研究识别具有治疗特性的多肽方法至关重要,然而传统生物实验方法鉴定多肽耗时且昂贵,不适合处理高通量的序列数据。现有的基于机器学习的预测模型虽然大大提高了多肽的识别效率,但存在识别性能不足,泛化能力不够,以及一种模型只能有效识别特定的一种多肽等问题。针对以上问题,该文提出了一种通用深度学习模型D
【机 构】
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西北农林科技大学信息工程学院,陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61972322),教育部人文社科交叉项目(18YJCZH190),基本科研业务费前沿与交叉科学研究项目(2452019180),中央高校基本科研业务费(2452017342),博士科研启动经费(2452017019)。
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多肽,也可简称为肽,是α-氨基酸通过肽键连接在一起而形成的一类化合物,也是蛋白质水解的产物。它对人体的生长、发育、代谢有着重要的影响,部分多肽具有抗癌、抗菌、抗病毒、穿透细胞等特性,对于相应疾病的治疗具有重大意义。因此研究识别具有治疗特性的多肽方法至关重要,然而传统生物实验方法鉴定多肽耗时且昂贵,不适合处理高通量的序列数据。现有的基于机器学习的预测模型虽然大大提高了多肽的识别效率,但存在识别性能不足,泛化能力不够,以及一种模型只能有效识别特定的一种多肽等问题。针对以上问题,该文提出了一种通用深度学习模型D
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