一种混合深度神经网络的赖氨酸乙酰化位点预测方法

摘要：

赖氨酸乙酰化(Lysine acetylation,Kace)普遍存在于人体代谢酶中,与多种代谢疾病密切相关,因此准确识别该位点对于代谢疾病治疗的研究具有重要意义.现有的Kace位点预测方法大多采用蛋白质序列层面的信息作为输入,蛋白质结构特性考虑不全面;特征提取时未关注氨基酸残基间顺序相关性,信息丢失严重,降低了预测准确度.提出一种新的Kace位点预测深度学习CL-Kace模型.CL-Kace引入蛋白质结构特性,并与蛋白质原始序列、氨基酸理化属性共同构建位点特征空间,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取特征;引入双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络捕获残基间的顺序依赖关系,以提高网络的抽象能力,识别潜在的Kace位点.实验结果表明,CL-Kace模型优于现有的Kace位点预测器,能够有效地预测潜在的位点.

关键词：赖氨酸乙酰化;蛋白质结构特性;卷积神经网络;双向长短期记忆网络;特征学习

所属期刊栏目：57

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;山西省重点研发计划高新技术领域

在线出版日期：2021-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：627-640