首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Bioinformatics | BERT4Bitter:改进苦味肽预测的基于Transformer(BERT)模型的双向编码器

今天给大家介绍的是玛希多大学数据挖掘和生物医学信息学中心发表在Bioinformatics上的文章“BERT4Bitter: a bidirectional encoder representations from transformers (BERT)-based model for improving the prediction of bitter peptides”众所周知,许多药物固有地具有苦味,并且强烈的努力旨在淡化苦味以改善味道,从而改善药物摄入的依从性,因此,开发用于预测肽苦味的快速和准确的鉴定工具是药物开发和营养研究中的重要组成部分。目前只有一种计算方法,即iBitter-SCM,交互验证和独立测试集的准确率分别为0.871和0.844。虽然iBitter-SCM产生了相当高的预测精度,但它的整体预测性能仍有改进的空间,因此非常希望开发一种新的基于机器学习的预测器。本研究提出BERT苦味方法作为第一个基于Transformer(BERT)的预测苦味肽的双向编码器表示。在本研究中,每个肽序列被视为基于自然语言处理技术的句子,其中20个氨基酸中的每一个都被视为单词DSDFF自动生成特征描述符,而不需要特征编码的系统设计和选择。

02
领券