Chengxin Zhang

EZpred把蛋白质结构预测里常用的同源序列特征搬到酶功能预测上，只取同源序列的序列特征、不看它们的功能标注。此前深度学习模型大多只从目标序列本身取特征，少数用同源的模型也只利用带功能标签的同源序列。在720个于UniProt 2024_02新增EC号的酶上，EZpred预测完整四位数EC号的F1为0.786，比CLEAN和GraphEC分别高27%和31%。

EZpred把蛋白质结构预测里常用的同源序列特征搬到酶功能预测上，只取同源序列的序列特征、不看它们的功能标注。此前深度学习模型大多只从目标序列本身取特征，少数用同源的模型也只利用带功能标签的同源序列。在720个于UniProt 2024_02新增EC号的酶上，EZpred预测完整四位数EC号的F1为0.786，比CLEAN和GraphEC分别高27%和31%。