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MusiteDeep: a deep-learning framework for general and kinase-specific phosphorylation site prediction

机译:MusiteDeep:用于一般和激酶特异性磷酸化位点预测的深度学习框架

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摘要

MotivationComputational methods for phosphorylation site prediction play important roles in protein function studies and experimental design. Most existing methods are based on feature extraction, which may result in incomplete or biased features. Deep learning as the cutting-edge machine learning method has the ability to automatically discover complex representations of phosphorylation patterns from the raw sequences, and hence it provides a powerful tool for improvement of phosphorylation site prediction.
机译:动机磷酸化位点预测的计算方法在蛋白质功能研究和实验设计中起着重要作用。现有的大多数方法都是基于特征提取的,这可能会导致特征不完整或存在偏差。深度学习作为最先进的机器学习方法,具有从原始序列中自动发现磷酸化模式的复杂表示的能力,因此它为改善磷酸化位点的预测提供了强大的工具。

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