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非核糖体肽是化学和功能多样的天然产物，具有重要的医学和农业应用。细菌和真菌基因组包含数千种非知名功能的非核糖体肽生物合成基因簇（BGC），为肽发现提供了有希望的资源。可以通过预测非透射体肽合成酶（NRPSS）中腺苷酸（a）结构域的底物（a）结构域来推断这种肽的核心结构特征。但是，现有的域预测方法依赖于有限的数据集，并且经常与选择大型基材或较少研究的域中的域斗争。在这里，我们系统地策划和计算分析了3,254个域，并介绍了两个新的高准确性特异性预测指标，Paras和Parasect。通过应用PARAS鉴定出具有异常高的L- tryptophan特异性的一种新型域，并且在相应的NRP上进行完整的蛋白质质谱法表明它可以指导链霉菌物种中与色氨酸肽相关的代谢产物的产生。在一起，这些技术将加速新型NRPS及其代谢产物的表征。Paras和Parasect可在https://paras.bioinformatics.nl上找到。
paras：非核糖体肽合成酶的底物特异性的高准确机器学习
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