【摘 要】
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生物活性肽预测对于药物、食品研究等领域都具有重要意义。目前,基于机器学习方法的活性肽预测主要针对特定活性肽,并主要通过程序预测或人工构建生物特征,再建模预测活性肽,预测结果依赖相关特征预测的准确性和相关生物背景知识。很多活性肽来自于前体蛋白,从前体蛋白质中精准定位出肽片段的工作比较匮乏,尤其是基于端到端模型的活性肽预测。针对研究现状,提出了基于端到端的活性肽预测模型,实现从前体蛋白中预测出活性肽。
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生物活性肽预测对于药物、食品研究等领域都具有重要意义。目前,基于机器学习方法的活性肽预测主要针对特定活性肽,并主要通过程序预测或人工构建生物特征,再建模预测活性肽,预测结果依赖相关特征预测的准确性和相关生物背景知识。很多活性肽来自于前体蛋白,从前体蛋白质中精准定位出肽片段的工作比较匮乏,尤其是基于端到端模型的活性肽预测。针对研究现状,提出了基于端到端的活性肽预测模型,实现从前体蛋白中预测出活性肽。主要研究成果如下:从Uniprot蛋白质数据库中构建了较完整的包含活性肽片段的前体蛋白数据集,数据中包含多种类别的活性肽,且活性肽排列形式较复杂,包含多片段排列、连续排列以及重叠排列的情况;基于大规模预训练的蛋白质语言模型代替了人工构建特征,提出了端到端的生物活性肽预测模型Esm-Fcn。针对连续排列和重叠排列的活性肽预测问题,基于序列标注和解码方式对模型进行了优化,提出了Esm-CRF和Esm-span模型。此外,采用了多任务学习架构同时训练活性肽序列预测任务和活性肽类别多标签预测任务,两个任务互补提升单任务效果,模型实现了对输入前体蛋白序列一次推理同时预测出包含的活性肽序列和对应类别。为了避免数据划分的偶然性,采用7折交叉验证的方法进行模型训练,将Esm-Fcn、Esm-CRF和Esm-span模型进行了对比,Esm-CRF模型取得了最优效果。Esm-CRF模型很好地解决了连续活性肽预测问题,Esm-span模型一定程度上解决了重叠活性肽预测问题。通过多任务学习,活性肽类别多标签预测和活性肽序列预测效果相比单任务都提升1%。与其他从前体蛋白中预测活性肽的方法也进行了对比,Esm-Fcn、Esm-CRF和Esm-span模型都取得了明显提升。
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