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多信息融合和自注意力识别新冠磷酸化位点

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由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2(SARS-CoV-2)引起的疾病正在威胁着人们的健康.识别磷酸化位点是理解感染新型冠状病毒的分子机制的重要步骤.由于实验方法的局限性,建立有效的预测模型是非常有必要的,由此提出一种新的新冠磷酸化位点预测模型Self-DeepIPs.利用二肽组成(DC),增强氨基酸组成(EAAC),组成、转化和分布(CTD),BLO-SUM62 四种特征提取方法将蛋白质序列信息转化为数字信息,并首尾相连融合这些特征,采用互信息方法去除冗余信息.利用BILSTM和自注意力机制结合构建深度学习模型预测新冠磷酸化位点.利用五折交叉验证对模型进行检验.训练集的ACC和AUC值分别达到83.62%和91.70%,独立测试集的ACC和AUC值分别达到82.56%和91.23%.实验结果表明:Self-Deep-IPs方法能够有效识别新冠磷酸化位点.
Multi-information fusion and self-attention identification of phosphorylation sites of SARS-CoV-2

闫路、来佳丽、王明辉

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青岛科技大学 数理学院,山东 青岛 266042

新冠磷酸化 多信息融合 自注意力机制 深度学习

国家自然科学基金面上项目

12171210

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.06.028

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(11)
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