典型文献
基于深度学习预测赖氨酸巴豆酰化位点
文献摘要：
巴豆酰化是一种新发现的蛋白翻译后修饰,参与细胞调控和人类疾病的发生.传统的蛋白翻译后修饰方法往往费时费力,因此建立有效的预测器是非常有必要的.本研究提出一种新的蛋白质翻译后修饰预测方法Cro-Deep.首先,利用二元编码(BE)、增强氨基酸组成(EAAC)、BLOSUM62转化为数字信息并进行融合;其次,使用GRU分类器对巴豆酰化位点进行预测;最后,利用十折交叉验证对模型进行检验.结果表明:训练集的ACC、MCC、和AUC值达到87.16％,0.7437和0.9357,独立测试集ACC、MCC、和AUC值达到91.54％,0.8313和0.9615.实验结果表明,本研究提出的Cro-Deep方法能够有效的鉴定巴豆酰化位点,提高蛋白质翻译后修饰的预测效果.
文献关键词：
巴豆酰化;蛋白质翻译;多信息融合;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
许耀奎;宋丽丽;王明辉
作者机构：
青岛科技大学 数理学院,山东 青岛 266061
文献出处：
引用格式：
[1]许耀奎;宋丽丽;王明辉-.基于深度学习预测赖氨酸巴豆酰化位点)[J].青岛科技大学学报（自然科学版）,2022(06):21-25
A类：
EAAC,BLOSUM62
B类：
赖氨酸,巴豆酰化,新发现,蛋白翻译后修饰,细胞调控,人类疾病,费时费力,预测器,蛋白质翻译后修饰,Cro,Deep,BE,氨基酸组成,数字信息,GRU,分类器,十折交叉验证,训练集,ACC,MCC,测试集,高蛋白质,多信息融合
AB值：
0.262425
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