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深度学习在蛋白质功能预测中的应用

Application of deep learning in protein function prediction

摘要蛋白质功能预测是生物信息学中的一项重要任务,在疾病机制的阐明和药物靶点发现等领域有着重要作用.因为传统的测定蛋白质功能的生化实验通常成本高、耗时长、通量低,所以开发出高效且准确的蛋白质功能预测计算方法十分重要.蛋白质功能预测可以分为残基水平的结合位点预测和蛋白水平的基因本体论(gene ontology,GO)预测.本文首先介绍该领域常用的数据库及蛋白质特征信息,接着对当下最新的蛋白质功能预测方法进行总结.在结合位点预测方面,根据配体类型分别介绍了最新的蛋白质-蛋白质、蛋白质-多肽、蛋白质-核酸和蛋白质-小分子或离子配体的结合位点预测方法;在GO预测方面,按照预测方法的类别分别介绍了最近的基于序列、基于结构和基于蛋白相互作用网络的方法.最后,对目前的蛋白质功能预测方法进行总结、分析优劣,并展望该领域未来的发展方向.

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DOI 10.12211/2096-8280.2022-078
发布时间 2023-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
基金项目
国家重点研发计划(2022YF1203100) 国家自然科学基金(12126610)
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