Nature Computational Science丨崔庆华团队提出预测关键蛋白靶点的新型人工智能算法

崔庆华团队在Nature Computational Science上发表了一项研究，提出了基于预训练蛋白质语言模型（PLM）的蛋白质重要性预测算法PIC（Protein Importance Calculator）。该算法旨在解决现有方法在预测人类全蛋白质组重要性时的局限性，特别是在不同细胞系间蛋白质重要性的高变异性和异质性问题。PIC算法通过深度学习和大语言模型技术，显著提升了预测精度，并在多个实验中展示了其优越性。研究结果表明，PIC算法不仅在人源细胞系中表现出色，还能同时预测人体和小鼠中的蛋白质重要性，为人类所有蛋白质的综合预测评估提供了新工具。此外，PIC算法在乳腺癌关键蛋白质靶点的预测中展示了其应用价值，并为人类微蛋白的重要性预测提供了新的视角。