跳到主要内容
检索

# 噬菌体-宿主互作预测

2 篇关联报道

订阅更新
  1. bioRxiv

    BacLLM把注释知识压进蛋白语言模型:只读序列,也能识别耐药基因并排序噬菌体候选

    BacLLM把UniProt注释经大模型编码成的语义表示,通过跨模态对比学习灌入ESM-2序列编码器,使推理时只读氨基酸序列。在六个耐药预测基准上,BacLLM(4B)在逻辑回归与RBF核支持向量机两种分类器下的平均F1均高于Ankh、ESM-2、ProteinBERT和ProTrek;在SHV-1 β-内酰胺酶P0AD64上,它从排名前65的位点中找回8个实验支持的减耐药位点中的6个,ESM-2一个也未找回。训练后文本分支被移除,因此这些收益来自序列输入,而非注释输入。

  2. bioRxiv

    噬菌体配对不再只靠一种嵌入:按查询菌株的新颖度路由模型,双新场景AUPRC从0.036升到0.671

    噬菌体疗法需要为每一株临床分离菌找到能感染的噬菌体,而传统实验筛选费时费力。PhageHost-GNN把噬菌体受体结合蛋白与细菌K位点蛋白的序列、结构和基因组上下文嵌入放进图神经网络,并按查询菌株与训练集的相似度自动选择最合适的嵌入模型。在西班牙来源的Beamud2023数据上,宿主与噬菌体双双未见过时,路由模型的AUPRC为0.671,而固定嵌入模型不超过0.036。

已读完全部报道