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噬菌体（噬菌体）是感染细菌的病毒。其中许多产生了称为解聚酶的特定酶，以分解外部多糖结构。由于其固有的序列多样性，这些解聚酶的准确注释和域的识别是具有挑战性的。因此，我们提出了Deposcope，这是一种机器学习工具，将微调的ESM-2模型与卷积神经网络相结合，以精确地识别分解序列及其酶促域。为了实现这一目标，我们从Inphared Phage基因组数据库中策划了一个数据集，创建了一个多糖 - 脱落域数据库，并应用了顺序过滤器来构建一个高质量的数据集，该数据集随后用于训练解镜。我们的工作是与氨基酸级预测进行序列级预测的第一种方法，以进行准确的去聚合物ASE检测和功能域鉴定。以这种方式，我们认为Deposcope可以极大地增强我们对噬菌体宿主相互作用的理解。
Deposcope：使用大语言模型
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