Research|采用机器学习方法精准预测蛋白冠上蛋白质相对丰度的模型框架—海南大学张子龙、崔菲菲团队合作新进展

本研究由海南大学张子龙、崔菲菲团队与电子科技大学邹权团队合作，开发了一种基于机器学习的模型框架，用于精准预测蛋白冠上蛋白质的相对丰度。研究背景涉及纳米颗粒在生物医学中的应用，特别是蛋白冠的形成及其在纳米医学中的重要性。研究目的是通过机器学习方法，快速且准确地预测蛋白质在蛋白冠上的相对丰度，以替代传统耗时且昂贵的实验技术。研究采用了多种机器学习算法，包括极限随机树、随机森林等，通过比较这些算法的性能，选择了表现最优的算法进行进一步分析。研究结论表明，机器学习在蛋白冠研究领域具有巨大潜力，能够为纳米医学、生物传感等应用提供重要参考。此外，研究还提出了未来可能的研究方向，如增强模型的泛化能力和丰富蛋白质特征表示。