論文の概要: Predicting Succinylation Sites in Proteins with Improved Deep Learning Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11215v1
• Date: Mon, 27 Dec 2021 16:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-30 14:22:40.153363
• Title: Predicting Succinylation Sites in Proteins with Improved Deep Learning Architecture
• Title（参考訳）: ディープラーニングアーキテクチャの改良によるタンパク質の簡潔化部位の予測
• Authors: Olusola Odeyomi, and Gergely Zaruba
• Abstract要約: タンパク質の翻訳後修飾(PTM)は翻訳の後に起こる。 本稿では,簡潔なサイトを予測するためのディープラーニングアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Post-translational modifications (PTMs) in proteins occur after the process of translation. PTMs account for many cellular processes such as deoxyribonucleic acid (DNA) repair, cell signaling and cell death. One of the recent PTMs is succinylation. Succinylation modifies lysine residue from $-1$ to $+1$. Locating succinylation sites using experimental methods, such as mass spectrometry is very laborious. Hence, computational methods are favored using machine learning techniques. This paper proposes a deep learning architecture to predict succinylation sites. The performance of the proposed architecture is compared to the state-of-the-art deep learning architecture and other traditional machine learning techniques for succinylation. It is shown from the performance metrics that the proposed architecture provides a good trade-off between speed of computation and classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: タンパク質の翻訳後修飾(PTM)は翻訳の後に起こる。 PTMは、デオキシリボヌクレイン酸(DNA)の修復、細胞シグナル伝達、細胞死など、多くの細胞プロセスに関与している。 最近のPTMの1つは簡潔化である。 サクシニル化はリジン残基を1$-1$から1$に修飾する。 質量分析法のような実験手法による簡潔な部位の配置は非常に困難である。 したがって、計算手法は機械学習技術を用いて好まれる。 本稿では,簡潔化サイトを予測するためのディープラーニングアーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャの性能は、最先端のディープラーニングアーキテクチャや、簡潔化のための従来の機械学習技術と比較される。 性能指標から,提案手法が計算速度と分類精度との間に良好なトレードオフをもたらすことを示す。

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