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Annals of Data Science

DeepKPred: Prediction and Functional Analysis of Lysine 2-Hydroxyisobutyrylation Sites Based on Deep Learning

  • 18.12.2023
Erschienen in:
Verfasst von
Shiqi Fan
Yan Xu
Erschienen in
Annals of Data Science | Ausgabe 2/2024

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Abstract

Der Artikel stellt DeepKPred vor, ein neuartiges Deep-Learning-Modell zur Vorhersage und funktionellen Analyse von Lysin-2-Hydroxyisobutyrylierungsstellen. Diese post-translationale Modifikation ist in der Proteomik unverzichtbar und beeinflusst Proteinfunktionen und Regulierungsprozesse. Das Modell kombiniert konvolutionale neuronale Netzwerke (CNN) und Langzeit-Kurzzeitgedächtnis-Netzwerke (LSTM), um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Die Autoren liefern zudem eine detaillierte Funktionsanalyse mittels Gene Ontology (GO) und KEGG-Signalwegen, die Einblicke in die biologischen Prozesse und Signalwege im Zusammenhang mit 2-Hydroxyisobutyrylierten Proteinen bietet. Die Studie unterstreicht das Potenzial tiefen Lernens bei der Verbesserung unseres Verständnisses von Proteinmodifikationen und ihrer Rolle in verschiedenen biologischen Systemen.
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Titel
DeepKPred: Prediction and Functional Analysis of Lysine 2-Hydroxyisobutyrylation Sites Based on Deep Learning
Verfasst von
Shiqi Fan
Yan Xu
Publikationsdatum
18.12.2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Annals of Data Science / Ausgabe 2/2024
Print ISSN: 2198-5804
Elektronische ISSN: 2198-5812
DOI
https://doi.org/10.1007/s40745-023-00504-1
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