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上传时间: 2021-03-11
详细说明：血友网
HemoNet：通过集成特征学习预测溶血活性的神经网络，可预测肽序列的溶血活性分类以及N / C末端修饰的信息序列，该网络通过SeqVec嵌入，N / C末端的环状指纹重捕获来捕获氨基酸的上下文修改的笑容。
抽象的
定量肽的溶血活性是发现新型治疗性肽的关键步骤。 计算方法在这一领域具有吸引力，因为它们能够指导湿实验室实验发现或基于其溶血活性筛选多肽。 但是，现有方法无法准确地模拟此预测性问题的各个重要方面，例如N / C末端修饰，D-和L-氨基酸的作用等。在这项工作中，我们开发了一种基于神经网络的新颖方法称为HemoNet，用于预测肽的溶血活性。 所提出的方法使用专门的特征嵌入结合基于N / C末端修饰的基于SMILES的指纹表示，来捕获给定肽序列中不同氨基酸的背景重要性。 我们使用分层交叉验证与以前的方法，非冗余交叉验证以及外部肽和临床抗菌肽的验证进行了比较，分析了该方法的预测性
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