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研究成果

陈伟教授团队提出了识别磷酸化位点的新方法

来源: 发布时间:2023-03-02 16:25:20 浏览次数: 【字体:

近日,中医药创新研究院/交叉学科研究院陈伟教授团队在《Molecular Therapy-Nucleic Acids》(中科院1区,Top期刊,影响因子: 10.183)在线发表了题为IPs-GRUAtt: An Attention Mechanism-Based Bidirectional Gated Recurrent Unit Network for Predicting Phosphorylation Sites of SARS-CoV-2 InfectionIPs-GRUAtt基于注意力机制的双向门控循环单元网络识别SARS-CoV-2感染后的磷酸化位点的文章。我院青年教师张桂阳为第一作者,陈伟教授为论文通讯作者

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SARS-CoV-2感染引起的全球大流行对国际公共卫生构成了严重威胁。磷酸化是一种常见的翻译后修饰,对蛋白质功能的正常发挥起着重要的调节作用。近期研究发现,SARS-CoV-2侵染细胞后会导致蛋白质磷酸化修饰的改变。因此,准确识别磷酸化位点将有助于SARS-CoV-2感染机制的解析和治疗新冠药物的研发。

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IPs-GRUAtt模型框架图



课题组基于注意力机制的双向门控循环单元网络,提出了识别SARS-CoV-2感染后宿主细胞中磷酸化位点的新方法IPs-GRUAtt,并开发了在线平台http://cbcb.cdutcm.edu.cn/phosphory/。IPs-GRUAtt将蛋白质序列中的氨基酸视为自然语言中的单词,通过嵌入层进行编码作为双向门控循环单元网络的输入,实现了对蛋白质序列中磷酸化位点的识别。
为了对模型进行可视化分析,利用注意力机制关注蛋白质序列中的语义信息,发现磷酸化位点周围氨基酸对模型的识别贡献率最大。交叉验证和独立测试结果表明,IPs-GRUAtt识别磷酸化位点的性能优于现有方法。
本研究得到了四川省自然科学基金(Nos. 319 2022NSFSC17702023NSFSC0683)和国家中医药管理局中医药创新团队及人才支持计划项目(No. ZYYCXTD-D-202209)的支持。立即博备用网址_立即博赌场-游戏平台中医药创新研究院/交叉学科研究院高性能计算平台为项目的顺利开展提供了算力支持。


原文链接:

https://doi.org/10.1016/j.omtn.2023.02.027


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