論文の概要: PTransIPs: Identification of phosphorylation sites enhanced by protein PLM embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05115v3
• Date: Wed, 13 Mar 2024 05:02:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 18:57:21.959036
• Title: PTransIPs: Identification of phosphorylation sites enhanced by protein PLM embeddings
• Title（参考訳）: PTransIPs:タンパク質により増強されたリン酸化部位の同定 PLM埋め込み
• Authors: Ziyang Xu, Haitian Zhong, Bingrui He, Xueying Wang and Tianchi Lu
• Abstract要約: 我々は,リン酸化部位の同定のための新しいディープラーニングフレームワークであるPTransIPsを開発した。 PTransIPsは既存のSOTA法より優れており、AUCは0.9232と0.9660である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.971764950146918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phosphorylation is pivotal in numerous fundamental cellular processes and plays a significant role in the onset and progression of various diseases. The accurate identification of these phosphorylation sites is crucial for unraveling the molecular mechanisms within cells and during viral infections, potentially leading to the discovery of novel therapeutic targets. In this study, we develop PTransIPs, a new deep learning framework for the identification of phosphorylation sites. Independent testing results demonstrate that PTransIPs outperforms existing state-of-the-art (SOTA) methods, achieving AUCs of 0.9232 and 0.9660 for the identification of phosphorylated S/T and Y sites, respectively. PTransIPs contributes from three aspects. 1) PTransIPs is the first to apply protein pre-trained language model (PLM) embeddings to this task. It utilizes ProtTrans and EMBER2 to extract sequence and structure embeddings, respectively, as additional inputs into the model, effectively addressing issues of dataset size and overfitting, thus enhancing model performance; 2) PTransIPs is based on Transformer architecture, optimized through the integration of convolutional neural networks and TIM loss function, providing practical insights for model design and training; 3) The encoding of amino acids in PTransIPs enables it to serve as a universal framework for other peptide bioactivity tasks, with its excellent performance shown in extended experiments of this paper. Our code, data and models are publicly available at https://github.com/StatXzy7/PTransIPs.
• Abstract（参考訳）: リン酸化は多くの基本的な細胞プロセスにおいて重要な役割を担い、様々な疾患の発症と進行に重要な役割を果たしている。 これらのリン酸化部位の正確な同定は、細胞内およびウイルス感染時の分子機構の解明に不可欠であり、新たな治療標的の発見につながる可能性がある。 本研究では,リン酸化部位の同定のための新しいディープラーニングフレームワークであるPTransIPsを開発する。 独立試験の結果、PTransIPsは既存のSOTA法よりも優れており、リン化S/T部位とY部位の同定にそれぞれ0.9232と0.9660のAUCを達成している。 PTransIPsは3つの側面から貢献する。 1) PTransIPsは, タンパク質事前学習言語モデル (PLM) を組み込んだ最初の試みである。 ProtTransとEMBER2を使用して、それぞれシーケンスと構造埋め込みを抽出し、モデルへの追加入力として、データセットサイズとオーバーフィットの問題に効果的に対処し、モデルパフォーマンスを向上させる。 2) PTransIPsは、畳み込みニューラルネットワークとTIM損失関数の統合により最適化されたTransformerアーキテクチャに基づいており、モデル設計とトレーニングの実践的な洞察を提供する。 3) PTransIPのアミノ酸のコード化により, 他のペプチド生物活性タスクの普遍的な枠組みとして機能し, 優れた性能を示す。 私たちのコード、データ、モデルはhttps://github.com/StatXzy7/PTransIPs.comで公開されています。

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