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Resnet 驱动的华山东方藻毒腺转录组先导肽的计算机识别，结合分子对接和动力学模拟
Resnet 驱动的瓦山东方蜘蛛毒液腺转录组先导肽的计算机识别结合分子对接和动力学模拟摘要背景： 瓦山东方蜘蛛是一种具有相当生态和科学重要性的毒蜘蛛。其毒液成分复杂且易于采集，是发现天然肽类药物的宝贵资源。传统的湿实验室筛选方法受到实验条件严格、资源消耗高、研究周期长的限制，阻碍了对该蜘蛛毒腺转录组功能肽的高效鉴定。方法：为了解决这些技术瓶颈，本研究开发了一种名为 PepPI-DRN 的新型深度学习模型，用于肽-蛋白质相互作用预测。该模型利用肽和蛋白质的序列和结构特征，集成了残差等变图神经网络、残差一维卷积神经网络和双模态注意力机制。结果：独立测试集的结果表明，与最先进的方法相比，PepPI-DRN 在多个关键评估指标上实现了具有竞争力或优越的性能。从东方藻的毒腺转录组中获得了针对靶标具有高相互作用概率的候选肽。此外，先导肽具有高结合强度和良好的稳定性
来源:ArácnidoResnet 驱动的华山东方藻毒腺转录组先导肽的计算机识别，结合分子对接和动力学模拟
摘要
背景：瓦山东蛛是一种有毒蜘蛛，具有相当大的生态和科学重要性。其毒液成分复杂且易于采集，是发现天然肽类药物的宝贵资源。传统的湿实验室筛选方法受到实验条件严格、资源消耗高、研究周期长的限制，阻碍了对该蜘蛛毒腺转录组功能肽的高效鉴定。
方法：为了解决这些技术瓶颈，本研究开发了一种名为 PepPI-DRN 的新型深度学习模型，用于肽-蛋白质相互作用预测。该模型利用肽和蛋白质的序列和结构特征，集成了残差等变图神经网络、残差一维卷积神经网络和双模态注意力机制。 结果：独立测试集的结果表明，与最先进的方法相比，PepPI-DRN 在多个关键评估指标上取得了具有竞争力或优越的性能。从东方藻的毒腺转录组中获得了针对靶标具有高相互作用概率的候选肽。此外，通过分子对接和分子动力学模拟，从候选肽中鉴定出结合强度高、结构稳定性好的先导肽。
结论：这些结果表明，PepPI-DRN、分子对接和分子动力学模拟的流程能够高效可靠地鉴定华山东蛛毒腺转录组中的先导肽，为从蜘蛛毒液中发现和开发天然肽药物提供了稳健有效的策略。
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(9), 1368.