Adv Sci｜来鲁华组：基于多模态深度学习框架预测功能性磷酸化位点及其调控类型的方法MMFuncPhos

本研究由北京大学来鲁华课题组在Advanced Science上发表，主要介绍了一种名为MMFuncPhos的多模态深度学习框架，用于预测功能性磷酸化位点及其调节类型。研究背景指出，蛋白质磷酸化在生物学过程中至关重要，但其功能和调节类型大多未知。研究目的是开发一种计算方法来预测磷酸化位点的功能及其对酶活性的影响。通过构建多模态深度学习模型，结合蛋白质序列和结构信息，MMFuncPhos成功预测了功能性磷酸化位点，并进一步开发了EFuncType模型，用于预测磷酸化对酶活性的调节类型。研究结论显示，MMFuncPhos和EFuncType在多个蛋白质体系中的预测结果与实验数据一致，展示了其高效预测能力。此外，这两个模型已被整合到MMFuncPhos网站中，便于用户使用。