BMC Bioinformatics｜预测精度达93%，科学家开发Transformer新方法预测结合蛋白，个人电脑可部署
智药邦
2025-04-10 08:00
文章摘要
本研究由阿富汗呼罗珊大学领导，开发了一款名为Deep-ProBind的预测模型，用于蛋白质结合位点的分类。该模型整合了序列和结构信息，通过基于Transformer的注意力机制对肽进行编码，并使用PsePSSM-DWT方法生成进化信息特征。实验结果表明，Deep-ProBind在基准数据集上实现了92.67%的准确率，在独立样本上达到了93.62%的准确率，显著优于现有模型。研究还探讨了模型的性能优化和局限性，并提出了未来改进的方向。
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