融合蛋白質語言模型與深度神經網絡的植物蛋白質相互作用預測研究
電子技術應用
古海博，王成鳳，金遠，池方愛，李顏娥
浙江農林大學 數學與計算機科學學院
摘要： 預測植物中的蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）具有重要的生物學意義。同時采用了4種編碼方法及深度神經網絡構建了蛋白質相互作用預測模型。結果表明，提出的融合蛋白質語言模型Ankh與深度神經網絡的方法構建的PPI預測模型性能在3種植物數據集上均獲得了最優的AUPR和AUC值，Sen及MCC值也均優于其他4種蛋白質相互作用預測模型。當模型在水稻、大豆的植物PPI數據集上進行測試時，所提出的模型AUPR值分別為0.802 5、0.730 1，AUC值分別為0.956 2、0.950 7。這些優異的結果表明，融合蛋白質語言模型Ankh的PPI模型可以作為植物蛋白質相互作用預測的一個有前途的工具。
中圖分類號：TP399 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.234794
中文引用格式： 古海博，王成鳳，金遠，等. 融合蛋白質語言模型與深度神經網絡的植物蛋白質相互作用預測研究[J]. 電子技術應用，2024，50(4)：22-28.
英文引用格式： Gu Haibo，Wang Chengfeng，Jin Yuan，et al. Prediction of plant protein-protein interaction based on fusion of protein language model and deep neural network[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(4)：22-28.
中文引用格式： 古海博，王成鳳，金遠，等. 融合蛋白質語言模型與深度神經網絡的植物蛋白質相互作用預測研究[J]. 電子技術應用，2024，50(4)：22-28.
英文引用格式： Gu Haibo，Wang Chengfeng，Jin Yuan，et al. Prediction of plant protein-protein interaction based on fusion of protein language model and deep neural network[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(4)：22-28.
Prediction of plant protein-protein interaction based on fusion of protein language model and deep neural network
Gu Haibo，Wang Chengfeng，Jin Yuan，Chi Fangai，Li Yan′e
College of Mathematics and Computer Science， Zhejiang A&F University
Abstract： Predicting protein-protein interaction (PPI) in plants holds significant biological implications. This study has employed four encoding methods and a deep neural network to construct a model for predicting protein interactions. The results show that the developed PPI prediction model using the integrated approach of the protein language model Ankh with a deep neural network has achieved optimal AUPR and AUC values across three plant datasets, with its Sen and MCC values also outperforming those of four other models designed for protein interaction predictions. When tested on plant PPI datasets for rice and soybean, the proposed model has yielded AUPR scores of 0.802 5 and 0.730 1 respectively, and AUC scores of 0.956 2 and 0.950 7 respectively. These outstanding results indicate that the PPI model incorporating the protein language model Ankh can serve as a promising tool for predicting protein-protein interactions in plants.
Key words : plant protein-protein interation；protein language model；deep neural network
引言
蛋白質-蛋白質相互作用（Protein-Protein Interaction,PPI）的研究可以為細胞生物學功能探索、育種干預等提供指導，在生命科學和信息科學的發展中具有不可替代的作用[1]。因此，準確預測蛋白質之間的相互作用具有至關重要的作用[2]。
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作者信息：
古海博，王成鳳，金遠，池方愛，李顏娥
（浙江農林大學 數學與計算機科學學院，浙江 杭州 311300）
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