MultiTox: A sequence-based stacked ensemble model for multiclass protein toxin classification
多毒素：一种基于序列的堆叠集合模型，用于多类蛋白毒素分类，以示意毒素蛋白的结构和功能多样性对于阐明大分子分子行为，机械变异性和结构驱动的生物活性至关重要。传统方法主要集中于二进制毒性预测，从而有限地解决了不同的毒素作用模式。在这里，我们提出了基于分子的作用模式：神经毒素，细胞毒素，血状毒素和肠毒素的分类的多毒素，用于分类毒素蛋白的合奏堆叠框架。我们策划了24,756种蛋白质（20,361毒素和4395个非毒素）的综合数据集，并提取了编码进化，结构和生物化学特征的高维ESM-2嵌入。两层堆叠框架集成了LGBM，MLP，ET，KNN和QDA作为基本分类器，XGBoost作为元分类器。 Multit
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 29, Issue 4, August 2025
1）遗传编程具有柔性区域检测的遗传编程，以进行细粒度的图像分类器：Qinyu Wang，Ying Bi，Ying Bi，Bing Xue，Mengjie Zhangpages：853-8642）学习扩展/签约帕累托在动态多目标优化中扩展/签约帕累托集合，并具有不断变化伯恩哈德·塞霍夫（Bernhard Sendhoff），Xin Yaopages：865-8793）在高度多模式的rastrigin功能上的多组合进化策略自动适应：Amir omeradzic，hans -Georg beyerpages：880-8904）近似noctimation nibity nibity nogition
