语言模型助力探索蛋白质-DNA结合位点

今天给大家讲一篇2024年1月在Briefings in Bioinformatics上发表运用深度学习方法识别蛋白-DNA结合位点的一篇文章。本文首先提出了一种结合对比学习和预训练语言模型的方法（CLAPE），以此来预测DNA结合位点。为了评估模型的分类性能和泛化能力，作者在两个外部蛋白质与DNA结合位点的测试集进行了实验，结果表明在仅基于序列信息的条件下CLAPE-DB具有更优的泛化能力，并对于DNA结合位点具有特异性。因此该模型的提出有助于人们探索未知结构的蛋白与DNA的结合情况，并进一步提供强有力的可解释性分析。蛋白质‑DNA结合位点预测的研究背景DNA与蛋白质相结合是生物学中许多关键生物过程的基础，包括DNA转录、复制、表达等环节。转录因子是一类特殊的DNA结合蛋白质，它们通过与特定的DNA序列（基序）结合，调控基因的转录过程。因此二者的相互作用是 ………………………………