基于蛋白质语言模型的神经肽预测方法研究.pdf
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摘要
神经肽是免疫系统中最普遍存在的神经递质，可调节多种生物过程。神经肽在发
现神经系统疾病的新药和靶点方面发挥着重要作用。虽然可以通过传统的湿实验方法
鉴定神经肽，但是这些方法费时且昂贵。在过去的几十年里，基于机器学习的方法得
到了发展，在一定程度上加速了对神经肽的发现。然而，现有的方法高度依赖于手工
特征工程，容易忽略潜在的特征表示，模型的性能仍有改进的空间。
在本文中，本研究提出一种高效和可解释的模型NeuroPpred-SHE，通过从手工
特征和蛋白质语言模型的嵌入中选择最优特征子集来预
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