Identification des protéines de la surface cellulaire
Notre méthode avancée d'apprentissage profond prédit si une protéine est située à la surface cellulaire en se basant uniquement sur sa séquence d'acides aminés. S'appuyant sur le jeu de données UniProt hautement curaté, notre modèle recoupe ses prédictions avec des données de localisation subcellulaire à haut niveau de confiance provenant de la base de données de localisation subcellulaire.
Polyvalence et adaptation
Notre approche d'apprentissage profond est conçue pour traiter des protéines de différentes longueurs, améliorant ainsi sa capacité à identifier des modèles de séquences complexes. En affinant le modèle spécifiquement pour notre tâche de classification, nous améliorons sa capacité à distinguer les protéines de surface de celles qui ne le sont pas. Cette adaptation exploite les caractéristiques intégrantes aux séquences de protéines, renforçant ainsi les capacités discriminatoires du modèle pour des applications dans le domaine des médecines génomiques.
Modèle d'ensemble pour une meilleure précision
Le modèle d'ensemble final se compose de 100 apprenants ESM-2, obtenus par validation croisée rigoureuse et optimisation des hyperparamètres. Cette approche d'ensemble garantit des prédictions robustes et fiables, ce qui rend notre technologie très efficace pour des applications spécialisées dans la recherche sur les protéines et le développement thérapeutique.
