介绍PepCNN：一种使用序列、结构和语言模型特征来预测蛋白质中的肽结合残基的深度学习工具
探索PepCNN：一种基于序列、结构和语言模型特征预测蛋白质中肽结合残基的深度学习工具
PepCNN是由澳大利亚格里菲斯大学、RIKEN综合医学科学中心、罗格斯大学和东京大学的研究人员共同开发的深度学习模型，用于解决蛋白质-肽结合残基的预测问题。通过结合结构和序列信息，PepCNN在特异性、精确性和AUC指标方面表现优于其他方法，成为了理解蛋白质-肽相互作用并推动药物发现工作的宝贵工具。
理解蛋白质-肽相互作用对于细胞过程和癌症等疾病机制至关重要，需要借助计算方法，因为实验方法资源密集。计算模型分为基于结构和基于序列的两类，提供了替代方案。利用预训练蛋白质语言模型和曝光数据的特征，PepCNN优于先前的方法，强调了其特征集在提高蛋白质-肽相互作用预测准确性方面的重要性。
需要计算方法深入了解蛋白质-肽相互作用及其在细胞过程和疾病机制中的作用。虽然已经开发了基于结构和基于序列的模型，但由于相互作用的复杂性，准确性仍然是一个挑战。PepCNN是一种新颖的深度学习模型，通过整合结构和基于序列的信息来预测肽结合残基，具有比现有方法更出色的性能。PepCNN在支持药物发现工作和推动对蛋白质-肽相互作用的理解方面具有潜力。
PepCNN利用半球曝光、位置特定评分矩阵和来自预训练蛋白质语言模型的嵌入等创新技术来实现与包括PepBCL在内的九种现有方法相比更好的结果。其卓越的特异性和精确性脱颖而出，其性能超过其他最先进的方法。这些进展凸显了该方法的有效性。
深度学习预测模型PepCNN在特异性、精确性和AUC等多个方面优于包括PepBCL在内的各种方法，经过在两组测试集上的评估，PepCNN显示出明显的改进，尤其在AUC方面。结果显示，敏感性为0.254，特异性为0.988，精确性为0.55，MCC为0.350，AUC为0.843。未来的研究旨在整合DeepInsight技术，以促进2D CNN结构和迁移学习技术的应用，进一步提升性能。
总之，先进的深度学习预测模型PepCNN将基于结构和序列的信息从主要蛋白质序列中整合，优于现有方法在特异性、精确性和AUC等方面的表现，如在TE125和TE639数据集上的测试中所证明的。进一步的研究旨在通过整合DeepInsight技术来提升其性能，实现2D CNN结构和迁移学习技术的应用。
