Bakgrund: Protein sekundär struktur (PSS) är avgörande för att ytterligare förutsäga den tertiära strukturen, förstå proteinfunktion och design läkemedel. Experimentella tekniker för PSS är dock tidskrävande och dyra, och därför är det mycket angeläget att utveckla effektiva beräkningsmetoder för att förutsäga PSS baserat enbart på sekvensinformation. Dessutom innehåller ett proteins funktionsmatris två dimensioner: aminosyrans restdimension och funktionens vektordimension. Befintliga djupt lärande baserade metoder har uppnått anmärkningsvärda prestanda av PSS förutsägelse, men metoderna använder ofta funktionerna från aminosyra-dimensionen. Därför finns det fortfarande utrymme för att förbättra beräkningsmetoderna för PSS-prognoser. Resultat: Vi föreslår en ny metod för djupa neurala nätverk, kallad DeepACLSTM, för att förutsäga 8-kategoris PSS från proteinsekvensfunktioner och profilfunktioner. Vår metod tillämpar effektivt asymmetriska konvolutionella neurala nätverk (ACNN) i kombination med tvåvägslångt korttidsminne (BLSTM) neurala nätverk för att förutsäga PSS, utnyttja funktionen vektordimensionen av proteinfunktionsmatrisen. I DeepACLSTM, ACNNs extraherar komplexa lokala sammanhang av amino-syror; BLSTM neurala nätverk fångar de långa avstånden interberoenden mellan amino-syror. Dessutom förutsägelsemodulen förutsäger kategorin av varje aminosyrarest baserad på både lokala sammanhang och långväga inbördes beroenden. För att utvärdera resultaten av DeepACLSTM utför vi experiment på tre allmänt tillgängliga datauppsättningar: CB513, CASP10 och CASP12. Resultaten visar att vår metods prestanda är överlägsen de senaste basvärdena på tre offentliga datauppsättningar. Slutsatser: Experiment visar att DeepACLSTM är en effektiv predikeringsmetod för att förutsäga 8-kategoris PSS och har förmågan att extrahera mer komplexa sekvensstrukturrelationer mellan aminosyrarester. Dessutom visar experimenten också funktionen vektor dimension innehåller den användbara informationen för att förbättra PSS förutsägelse.
Guo m.fl. REF föreslog DeepACLSTM-modellen för att förutsäga 8-klassers sekundärstruktur från profilfunktioner och sekvensfunktioner.
DeepACLSTM: deep asymmetric convolutional long short-term memory neural models for protein secondary structure prediction
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}