输出结果如图11,第一列为蛋白质名称,第二列为预测位点,第三列为该位点为磷酸化位点的概率。 图11 输出结果 总结 在本研究中,作者提出了一种新的深度学习模型--DeepPhos,它可以在包括群体、家族、亚家族和单个激酶水平上预测潜在的一般磷酸化位点和激酶特异性位点。模型结构上提出的Intra-BCL可以在每个DC-CNN块可...
DeepPhos可用于磷酸化位点预测，包括组、家族、亚科或个体激酶水平的一般和激酶特异性预测。为此，对于一般的磷酸化位点预测，所有可用的S/T和Y磷酸化位点数据都被用于训练深度学习模型。另一方面，深度学习模型对激酶特异性磷酸化位点预测的训练更具挑战性，因为目前大多数已验证的磷酸化位点都缺乏相应的激酶注释。为了...
首先，从Phospho.ELM、PhosphositePlus、HPRD、SysPTM、dbPTM等数据库收集人类蛋白质磷酸化位点数据，进行数据预处理以获得磷酸化位点数据，然后进行数据集划分，将数据分为训练集、验证集和测试集。接着，训练模型并评估其性能，最后使用训练好的模型为候选磷酸化位点打分，给出其为磷酸化位点的概率。数据准...
Phospho-DB Predictor是一种基于机器学习的算法,用于预测质粒蛋白的新磷酸化位点。它的预测能力来源于基于疟原虫物种已知磷酸化位点的局部序列信息和内在无序倾向特征训练的算法。预测因子可以预测给定蛋白质序列中的潜在磷酸化位点,而激酶特异性预测可以针对5个质粒激酶—...
蛋白质磷酸化位点预测与规则抽取方法研究:摘要磷酸化是最重要的蛋白质翻译后修饰之一,蛋白质磷酸化和去磷酸化为真核细胞提供了调节机制。随着高通量鉴定磷酸化蛋白质技术的发展,尤其是质谱技术在蛋白质组学中的应用,磷酸化修饰数据不断积累,从现有数据中挖掘规律从而对未知蛋白质进行磷酸化修饰位点预测的条件日益成熟。
以小黑杨磷酸化蛋白质组为研究对象,用人工神经网络表达丝氨酸,苏氨酸等残基位点的磷酸化与氨基酸序列的结构特征之间的非线性关系,建立了BP 人工神经网络模型,并用磷酸化数据对所建模型进行训练和分析,得适宜的结构为21×16 : 8 : 4,拟合准确度为90%,Acc,Sn,Sp,MCC分别为78%,89%,67%,0.57,对比分析结果表明,...
PhosIDN（如图1所示），由两个特征编码子网络(即SFENet和IFENet)和一个特征组合子网络，即HFCNet组成。具体来说，设计SFENet和IFENEt分别提取用于预测蛋白质磷酸化位点的有用序列和PPI特征，并引入HFCNet将SFENEt和IFENet的输出结合起来，最终生成磷酸化位点的预测结果。图1.PhosIDN的架构 3.1 SFENet 对于输入的...
结果:作者提出了一种新的整合的深度神经网络模型PhosIDN,通过提取、结合序列和PPI信息来预测磷酸化位点。在PhosIDN中,采取了一种序列特征编码子网络,该子网络不仅可以捕获蛋白质序列的局部模式,还可以捕获蛋白质序列的长程依赖性。同时,通过采用多层深度神经网络的PPI特征编码子网络来提取有用的PPI特征。此外,为了有效...
摘要 一种基于内积自注意力神经网络的蛋白质磷酸化位点预测方法,首先输入氨基酸残基数目为L待进行磷酸化位点预测的蛋白质序列,利用20种常见氨基酸的one‑hot编码表示形式将蛋白质序列转换为一个L×20的特征矩阵Mfea;然后,对蛋白质的每个残基,根据Mfea使用滑动窗口获取一个大小为w×20的特征矩阵M;其次,从数据库中获取...
蛋白质翻译后修饰位点预测的算法开发.pdf 蛋白质翻译后修饰类型有很多,其中比较常见的有磷酸化、糖基化、甲基化、乙酰化和烷基化等。对蛋白质翻译后修饰的研究可以帮助人们更加深入地了解蛋白质的功能。 蛋白质翻译后修饰预测的重要性 蛋白质翻译后修饰... CRUMp:蛋白质磷酸化位点的概率预测系统-开源 CRUMp基于称...