Predicting protein-peptide binding residues via interpretable deep learning

期刊：Bioinformatics
Web服务链接：https://server.wei-group.net/PepBCL/
Github代码：https://github.com/Ruheng-W/PepBCL
原文链接：链接

摘要

背景： 识别蛋白质-肽结合残基对理解蛋白质功能机制和探索药物发现至关重要，虽然已经开发了几种计算方法，但是它们在特征设计上高度依赖第三方工具或信息，容易导致计算效率低，预测性能不理想。
结果：
a)、作者提出了一种名为PepBCL的方法，该方法是基于Bert的对比学习框架, 从蛋白质序列出发来预测蛋白质-结合肽残基。具体而言，作者介绍以一种用于蛋白质特征表示的预训练模型，此外，设计了一个新的对比学习模块，用于优化不平衡数据集下的绑定残基特征表示。
b)、作者证明了模型的优越性能，此外，作者发现通过与传统特征相互整合，模型性能进一步提升，这突出了基于深度学习的蛋白质语言模型的灵活性和适应性。有趣的是，作者证明了与其他蛋白配体结合残基相比，局部序列区域的肽结合残基具有更具体的序列模式，这可能提供了功能差异。

数据

数据集a:包含1279条蛋白质-肽复合物，其中16749个绑定位点和290943个非绑定位点。随机选取10%的复合物作为独立测试集，剩余作为训练集。其中，
独立测试集：125条蛋白质，1719个绑定位点，29151个非绑定位点。
训练集：1154条蛋白质，15030个绑定位点，261792个非绑定位点。

数据集b: 包含1279条蛋白质-肽复合物，其中16749个绑定位点，和290943个非绑定位点。为了训练，随机选取640条复合物用于训练，剩余部分用作独立测试。其中，
训练集：640条复合物，8259个绑定位点，和149103个非绑定位点。
独立测试集：剩余复合物，8490绑定位点，和141840非绑定位点。

方法

模型流程：序列首先进序列编码模块进行向量表征，紧接着通过Bert嵌入到高维，最后使用三层全连接层，使得预测输出。

序列编码模块:首先将氨基酸进行数值化处理，对于罕见的U,Z,O,B将统一替换成X。在这部分，并没有将蛋白质序列进行填充，也就是序列长度并没有固定。其原因为，数据量不大，以及填充使得性能极度下降。然后通过查表方式嵌入至低维表示，这部分与Bert预训练模块联用，也就是说，嵌入模块的更新是和Bert预训练模型一块使用的，生成改进的初始嵌入。

Bert预训练模块
本篇文章中，作者使用ProtBert-BFD预训练模型，该模型是是在2021年在2.1亿条蛋白质序列上，使用MLM策略训练而得。

对比学习模块

模型总损失：
总损失 = 样本交叉熵损失 + 对比损失

方法总结

a): 作者所提方法PepBCL是一种完全基于序列的预测方法，只使用蛋白质序列进行模型训练和预测。
b):引入了Bert
c): 引入了对比学习模块

实验板块

与现有方法对比

对比使用对比学习模块的差异

案例分析

随机选取了两种蛋白质，通过作者的模型与PepBind模型进行预测对比。

PepBCL对其他配体结合残基的鉴别能力

基于Bert的特征与传统特征实验对比

使用随机森林，对比序列特征、进化信息特征和结构特征这些传统特征与基于Bert的特征性能对比。

Bert注意力可视化

通过可解释的深度学习预测蛋白质-肽结合残基相关推荐

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