論文の概要: pLMFPPred: a novel approach for accurate prediction of functional peptides integrating embedding from pre-trained protein language model and imbalanced learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14404v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 17:57:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 16:39:30.006490
• Title: pLMFPPred: a novel approach for accurate prediction of functional peptides integrating embedding from pre-trained protein language model and imbalanced learning
• Title（参考訳）: pLMFPPred : 事前学習されたタンパク質言語モデルと不均衡学習を組み込んだ機能性ペプチドの正確な予測法
• Authors: Zebin Ma, Yonglin Zou, Xiaobin Huang, Wenjin Yan, Hao Xu, Jiexin Yang, Ying Zhang, Jinqi Huang
• Abstract要約: pLPredは、機能性ペプチドを予測し、有毒ペプチドを同定するためのツールである。 検証された独立テストセットでは、pLPredは精度、曲線下エリア - 受信者動作特性、F1スコア値はそれぞれ0.974、0.99、0.974が達成された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.5449239162950965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Functional peptides have the potential to treat a variety of diseases. Their good therapeutic efficacy and low toxicity make them ideal therapeutic agents. Artificial intelligence-based computational strategies can help quickly identify new functional peptides from collections of protein sequences and discover their different functions.Using protein language model-based embeddings (ESM-2), we developed a tool called pLMFPPred (Protein Language Model-based Functional Peptide Predictor) for predicting functional peptides and identifying toxic peptides. We also introduced SMOTE-TOMEK data synthesis sampling and Shapley value-based feature selection techniques to relieve data imbalance issues and reduce computational costs. On a validated independent test set, pLMFPPred achieved accuracy, Area under the curve - Receiver Operating Characteristics, and F1-Score values of 0.974, 0.99, and 0.974, respectively. Comparative experiments show that pLMFPPred outperforms current methods for predicting functional peptides.The experimental results suggest that the proposed method (pLMFPPred) can provide better performance in terms of Accuracy, Area under the curve - Receiver Operating Characteristics, and F1-Score than existing methods. pLMFPPred has achieved good performance in predicting functional peptides and represents a new computational method for predicting functional peptides.
• Abstract（参考訳）: 機能性ペプチドは様々な疾患を治療する可能性がある。 優れた治療効果と低い毒性は、理想的な治療剤となる。 人工知能に基づく計算戦略は,タンパク質配列の集合から新たな機能ペプチドを素早く同定し,それらの機能を見出すのに役立つ。タンパク質言語モデルに基づく埋め込み (ESM-2) を用いて,機能ペプチドの予測と毒性ペプチドの同定のための pLMFPPred (Protein Language Model-based Functional Peptide Predictor) と呼ばれるツールを開発した。 また,smote-tomekデータ合成サンプリングとshapley値に基づく特徴選択手法を導入し,データの不均衡を緩和し,計算コストを削減する。 検証された独立テストセットでは、plmfppredは精度、曲線下領域、受信機動作特性、f1-score値それぞれ0.974、0.999、0.974を達成した。 比較実験により,pLMFPPredは機能ペプチドの予測における現在の手法よりも優れており,提案手法(pLMFPPred)は既存手法よりも精度,曲線下面積,F1スコアにおいて優れた性能が得られることが示された。 pLMFPPredは機能ペプチドの予測に優れており、機能ペプチドの予測のための新しい計算方法を示している。

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