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Bioinformatics|TransformerCPI:通过深度学习以及自我注意机制和标签逆转实验,改善CPI的预测

这次给大家介绍中国科学院上海药物所郑明月研究员的论文“TransformerCPI: improving compound–protein interaction prediction by sequence-based deep learning with self-attention mechanism and label reversal experiments”。化合物-蛋白质相互作用(Compound-Protein Interactions ,CPIs)的识别是药物发现和化学基因组学研究中的关键任务,而没有三维结构的蛋白质在潜在的生物学靶标中占很大一部分,这就要求开发仅使用蛋白质序列信息来预测CPI的方法。为了解决这些问题,作者提出了一个名为TransformerCPI的新型变换神经网络,并引入了更为严格的标签反转实验来测试模型是否学习了真实的交互功能。实验表明TransformerCPI性能优异,可以反卷积以突出蛋白质序列和化合物原子的重要相互作用区域,这可能有助于优化配体结构的化学生物学研究。

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iOS面试资料参考答案总结

打个比方,如果把找工作理解成考大学,面试就是高考,市面上的“真题”就是模拟试卷。我们会很容易倾向于在面试前寻找对应公司的面试“真题”,重点准备,期待“押题”成功。但实际上,即使面试同一家公司,它会有不同部门,不同业务线,不同面试官,即使遇到同一面试官,他也不一定就每次考察完全一样的内容。想想高考中那些考的好的同学,他们肯定不是靠“押题”才能取得好成绩吧,他们大多靠的是平常积累及对知识点灵活掌握,那面试也一样啊。执着于搜题,把面试题当做重点进行“复习”,还不如自己划出“考纲”,各个知识点逐一检查掌握情况,复习的更全面呢。

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