論文の概要: A general language model for peptide identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15610v3
• Date: Mon, 30 Jun 2025 05:46:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 15:08:38.968909
• Title: A general language model for peptide identification
• Title（参考訳）: ペプチド同定のための汎用言語モデル
• Authors: Jixiu Zhai, Tianchi Lu, Haitian Zhong, Ziyang Xu, Yuhuan Liu, Shengrui Xu, Jingwan Wang, Dan Huang,
• Abstract要約: PDeepPPは、事前訓練されたタンパク質言語モデルとハイブリッドトランスフォーマー-畳み込みアーキテクチャを統合する統合ディープラーニングフレームワークである。 大規模かつ正確なペプチド分析を可能にすることにより、PDeepPPは生物医学研究と疾患治療のための新しい治療標的の発見を支援している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.044600688588866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate identification of bioactive peptides (BPs) and protein post-translational modifications (PTMs) is essential for understanding protein function and advancing therapeutic discovery. However, most computational methods remain limited in their generalizability across diverse peptide functions. Here, we present PDeepPP, a unified deep learning framework that integrates pretrained protein language models with a hybrid transformer-convolutional architecture, enabling robust identification across diverse peptide classes and PTM sites. We curated comprehensive benchmark datasets and implemented strategies to address data imbalance, allowing PDeepPP to systematically extract both global and local sequence features. Through extensive analyses-including dimensionality reduction and comparison studies-PDeepPP demonstrates strong, interpretable peptide representations and achieves state-of-the-art performance in 25 of the 33 biological identification tasks. Notably, PDeepPP attains high accuracy in antimicrobial (0.9726) and phosphorylation site (0.9984) identification, with 99.5% specificity in glycosylation site prediction and substantial reduction in false negatives in antimalarial tasks. By enabling large-scale, accurate peptide analysis, PDeepPP supports biomedical research and the discovery of novel therapeutic targets for disease treatment. All code, datasets, and pretrained models are publicly available via GitHub:https://github.com/fondress/PDeepPP and Hugging Face:https://huggingface.co/fondress/PDeppPP.
• Abstract（参考訳）: 生物活性ペプチド(BPs)の正確な同定と翻訳後修飾(PTMs)は、タンパク質の機能理解と治療発見の進展に不可欠である。 しかし、ほとんどの計算手法は、様々なペプチド関数にまたがる一般化性に制限されている。 本稿では,プレトレーニングされたタンパク質言語モデルとハイブリッドトランスフォーマー-畳み込みアーキテクチャを統合した統合型ディープラーニングフレームワークであるPDeepPPについて述べる。 我々は、包括的なベンチマークデータセットをキュレートし、データの不均衡に対処するための戦略を実装し、PDeepPPがグローバルおよびローカルの両方のシーケンス特徴を体系的に抽出することを可能にする。 ディメンタリティの低減と比較研究を含む広範囲な分析を通じて、PDeepPPは、33の生物学的識別タスクのうち25の強い、解釈可能なペプチド表現を示し、最先端のパフォーマンスを達成する。 特に、PDeepPPは、抗微生物(0.9726)およびリン酸化部位(0.9984)の同定において高い精度を達成し、グリコシル化部位の予測において99.5%の特異性と、抗マラリア作業における偽陰性の大幅な減少を達成している。 大規模かつ正確なペプチド分析を可能にすることにより、PDeepPPは生物医学研究と疾患治療のための新しい治療標的の発見を支援している。 すべてのコード、データセット、トレーニング済みモデルはGitHubで公開されている。

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