其包含由ESM2提取的structural embedding和物理化学性质向量;接下来,双线性注意力模块根据PPI和调节剂的embedding学习分子间的相互作用规则;最后,一个全连接层将注意力矩阵映射到一个连续的概率值,用来表示PPI-调节剂相互作用的可能性。
总体而言,一个理想的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)预测框架应该是高效、可迁移和可泛化的,然而,由于不完美的数据集导致的两个主要瓶颈阻碍了这些模型的发展。标签稀缺性:尽管通过各种计算和实验方法在PPI研究中取得了巨大进展,但仍需从实验数据中注释许多相互作用。因此,只有少部分带标签的样本可以用于模型训练,这可能是...
蛋白质相互作用（PPI）在众多生物过程和疾病中扮演至关重要的角色。尽管如此，大多数现有的计算方法在识别 PPI 调节剂时都有所局限，它们通常需要靶标的结构或已知调节剂作为参考，这限制了它们在新型 PPI 靶标上的应用。为了解决这一问题，研究者提出了 MultiPPIMI，这是一个能够预测给定 PPI 靶标与调节剂间相互...
一、PPI预测的原理 在理解PPI预测技术之前,我们需要了解PPI网络的概念。PPI网络是指由蛋白质组成的网络结构,其中的节点表示蛋白质,边表示蛋白质之间的相互作用。PPI预测技术的原理就是利用已知的PPI网络为基础,基于蛋白质结构、氨基酸序列等信息,进行蛋白质相互作用的预测。具体来说,预测技术可以分为基于图论、机器学习...
蛋白质相互作用(PPI)可以说是人体最重要的分子事件之一,事关人体生长发育、新陈代谢,是疾病治疗干预的重要来源,PPI失调会导致癌症等疾病发生,因而该领域也是医药行业关注的研究热点。 为了更好地预测和解读PPI,并深入挖掘相关分子信息,2023年3月,腾讯AI Lab 联合香港科技大学、中国科学院大学相关团队,将深度学习领域的...
总体来讲，张阳课题组开发了一个用于预测PPI的模型(Threpp)，如果预测存在相互作用的话，可以进一步构建复合物模型。作者强调指出， Threpp中多聚体穿线的计算方法在预测相互作用的过程中起到了关键作用。作者将Threpp应用到整个E. coli全基因组，得到35,125对PPIs，将35,125对PPIs构建的PPI网络进行图论分析，发现...
为提高蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)预测的准确性,并深入探索细胞信号传导和疾病发生的生物学机制,本文提出一种简称为CBSG-PPI的预测算法.该算法首先利用3层前馈网络来处理蛋白质的k-mer特征,采用CT方法和Bert方法提取蛋白质的氨基酸序列以及使用卷积神经网络提取蛋白质的序列特征,再结合图神经...
这项研究中,作者提出了MultiPPIMI,这是一种通用的多模态深度学习模型,通过预测PPI靶标与调节剂的相互作用,实现PPI调节剂的虚拟筛选。该模型整合了PPI靶标和小分子的预训练structural embedding和物理化学性质,通过双线性注意力机制学习广义的分子间相互作用规则。参考...
本研究通过构建多模态深度学习框架 MultiPPIMI,显著提升了蛋白质相互作用的预测效率和准确性。 蛋白质相互作用(PPI)在众多生物过程和疾病中扮演至关重要的角色。尽管如此,大多数现有的计算方法在识别 PPI 调节剂时都有所局限,它们通常需要靶标的结构或已知调节剂作为参考,这限制了它们在新型 PPI 靶标上的应用。
本研究通过构建多模态深度学习框架 MultiPPIMI,显著提升了蛋白质相互作用的预测效率和准确性。 蛋白质相互作用(PPI)在众多生物过程和疾病中扮演至关重要的角色。尽管如此,大多数现有的计算方法在识别 PPI 调节剂时都有所局限,它们通常需要靶标的结构或已知调节剂作为参考,这限制了它们在新型 PPI 靶标上的应用。