Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

AmpLyze: Mô hình học sâu để dự đoán nồng độ tan máu

Created by
  • Haebom

Tác giả

Peng Qiu, Hanqi Feng, Meng-Chun Zhang, Barnabas Poczos

Phác thảo

AmpLyze là một mô hình mới dự đoán giá trị tan máu hồng cầu 50 (HC50) của peptide kháng khuẩn (AMP) hoàn toàn dựa trên thông tin trình tự và tính đến các gốc gây độc tính trên máu. Không giống như các mô hình hiện có chỉ phân loại AMP thành "độc" hoặc "không độc", AmpLyze dự đoán định lượng giá trị HC50 thực tế. Nó kết hợp các nhúng ProtT5/ESM2 ở cấp độ gốc với các mô tả ở cấp độ trình tự để xây dựng các nhánh cục bộ và toàn cục, căn chỉnh chúng thông qua một mô-đun chú ý chéo và huấn luyện chúng bằng hàm mất mát log-cosh. Mô hình AmpLyze được tối ưu hóa đạt PCC là 0,756 và MSE là 0,987, vượt trội hơn các mô hình hồi quy hiện có và các mô hình tiên tiến. Các thí nghiệm cắt bỏ chứng minh rằng cả hai nhánh đều thiết yếu, với sự chú ý chéo mang lại những cải tiến hiệu suất bổ sung. Phân bổ Gradient Kỳ vọng xác định các điểm nóng độc tính đã biết và đề xuất các phương pháp thay thế an toàn hơn. AmpLyze đẩy nhanh quá trình thiết kế AMP bằng cách chuyển đổi các đánh giá tan máu thành các dự đoán định lượng, dựa trên trình tự và có thể diễn giải được, cung cấp một công cụ thực tế để sàng lọc độc tính giai đoạn đầu.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi trình bày AmpLyze, một mô hình mới để dự đoán định lượng tình trạng tan máu hồng cầu (HC50) của các peptide kháng khuẩn.
ĐạT được độ chính xác cao hơn (PCC 0,756, MSE 0,987) so với các mô hình hiện có.
Cung cấp khả năng xác định các chất cặn gây độc tính tan máu và đề xuất các phương pháp thay thế an toàn hơn.
Cung cấp công cụ thực tế hữu ích cho việc thiết kế AMP và sàng lọc độc tính sớm.
Limitations:
Cần phải xác nhận thêm hiệu suất tổng quát của mô hình.
Cần phải đánh giá hiệu suất của nhiều loại AMP khác nhau.
Cần có thêm nghiên cứu về khả năng ứng dụng của nó trong quá trình phát triển thuốc thực tế.
Cần có thêm nhiều nghiên cứu để tìm mối tương quan với độc tính trong cơ thể sống.
👍