16、蛋白质语言模型与医院感染可视化分析的前沿研究

蛋白质语言模型与医院感染可视化分析的前沿研究

1. 膜蛋白分析中蛋白质语言模型的应用

1.1 问题提出

膜蛋白约占细胞内所有蛋白质的 30%，在细胞信号传导、运输、代谢和能量产生等功能中发挥着关键作用。然而，由于其疏水表面和对体内原始环境的依赖性，膜蛋白的结构和功能难以准确评估。目前，膜蛋白的注释工作仍不理想，现有的方法存在复杂度高、依赖进化信息且缺乏通用性等问题。因此，需要一种简单且可重复的方法来研究膜蛋白。

1.2 相关工作

此前已有多项研究致力于膜蛋白的研究和预测，常见的研究分为两个层次：一是识别特定蛋白质序列是否为膜蛋白，二是预测膜蛋白的亚型。以下是一些具有代表性的方法：
| 方法 | 描述 | 准确率 |
| — | — | — |
| MemType - 2L | 采用两层预测器，结合 OET - KNN 分类器和 Pse - PSSM 进化特征，第一层预测膜蛋白的准确率为 92.7% | 92.7%（第一层膜蛋白预测） |
| 基于统计矩的方法 | 从蛋白质序列中提取统计矩特征，训练前馈神经网络进行预测，留一法测试结果为 91.23% | 91.23%（留一法测试） |
| iMem - 2LSAAC | 采用两层方法，使用分裂氨基酸组成和支持向量机，膜蛋白预测准确率为 94.61% | 94.61%（膜蛋白预测） |
| TooT - M | 综合多种特征集和分类器，报告的膜蛋白 MCC 为 0.85，预测准确率为 92.51% | MCC: 0.85，Acc: 92.51% |

1.3 研究假设

由于蛋白质可以用字符串连接表示，类似