从协调的类图书馆进行深度学习,可以预测各种后翻译修改的保留时间
bioRxiv : the preprint server for biology
|July 3, 2023
概括
时计师使用深度学习准确预测的保留时间,提高了蛋白质组学检测的可靠性. 这种开源工具增强了的分析,包括那些具有翻译后修改的.
科学领域:
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 保留时间 (RT) 对于验证蛋白质组学中的检测至关重要.
- 仅仅从序列来准确预测RT是具有挑战性的,特别是对于改性.
结论:
- 时计师显著提高了RT预测的准确性和速度.
- 这种工具有助于在蛋白质组学中更有信心地检测和PTM识别.
- 可代更新的工作流支持持续改进和更广泛的蛋白质组覆盖.


