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ProVenTL:用于预测来自蛇毒的肽-蛋白质相互作用用于癌症治疗的迁移学习框架摘要肽-蛋白质相互作用(PepPI)的准确预测对于推进基于肽的抗癌药物设计至关重要。在本研究中,我们介绍了 ProVenTL,这是一种计算机辅助分子设计框架,它利用迁移学习和蛋白质语言模型嵌入来增强 PepPI 预测的准确性和可解释性。探索了两种互补策略:(i) 使用 Calloselasma rhodostoma 毒液肽和癌症相关蛋白的精选数据集对来自蛋白质数据库 (PDB) 的大规模 PepPI 数据进行预训练的 CAMP 模型,以及 (ii) 将 ProtT5 嵌入与堆叠自动编码器深度神经网络 (SAE-DN