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ET-GRU: using multi-layer gated recurrent units to identify electron transport proteins

机译:ET-GRU:使用多层门控递归单元识别电子转运蛋白

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摘要

BackgroundElectron transport chain is a series of protein complexes embedded in the process of cellular respiration, which is an important process to transfer electrons and other macromolecules throughout the cell. It is also the major process to extract energy via redox reactions in the case of oxidation of sugars. Many studies have determined that the electron transport protein has been implicated in a variety of human diseases, i.e. diabetes, Parkinson, Alzheimer’s disease and so on. Few bioinformatics studies have been conducted to identify the electron transport proteins with high accuracy, however, their performance results require a lot of improvements. Here, we present a novel deep neural network architecture to address this problem.
机译:背景电子传输链是嵌入在细胞呼吸过程中的一系列蛋白质复合物,这是在整个细胞中转移电子和其他大分子的重要过程。在糖氧化的情况下,这也是通过氧化还原反应提取能量的主要过程。许多研究已经确定,电子转运蛋白与多种人类疾病有关,例如糖尿病,帕金森病,阿尔茨海默氏病等。很少进行生物信息学研究来鉴定高精度的电子转运蛋白,但是,其性能结果需要大量改进。在这里,我们提出了一种新颖的深度神经网络架构来解决这个问题。

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