DeepES:基于深度学习的酶查,以确定孤儿酶基因.
Keisuke Hirota1, Felix Salim1, Takuji Yamada1,2,3,4
1School of Life Science and Technology, Institute of Science Tokyo, Tokyo, 152-8550, Japan.
Bioinformatics (Oxford, England)
|February 5, 2025
概括
深度学习工具DeepES通过分析蛋白序列和反应类来识别孤儿酶基因. 这种方法有助于理解酶功能,并发现新的基因,如人类肠道细菌中的基因.
科学领域:
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 酶学 是一种酶学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 测序技术的进步提供了大量的蛋白质序列数据.
- 许多酶仍然没有注释 ("孤儿酶"),限制了功能理解.
- 现有的工具很难注释这些孤儿酶.
研究的目的:
- 开发一个基于深度学习的工具,DeepES,用于识别孤儿酶基因.
- 专注于发现特定生物合成基因集群和反应类中的酶.
- 弥合了解蛋白序列与酶反应之间的联系的差距.
主要方法:
- DeepES使用蛋白质序列作为输入.
- 它整合了来自不同反应类别的二进制分类器的输出.
- 该工具评估了特定生物合成基因集群的存在.
主要成果:
- DeepES有效地捕捉了蛋白质序列之间的功能相似性.
- 该工具成功识别了236个孤儿酶的候选基因.
- 应用于元基因组组装基因组,它发现了在肠道细菌中参与短链脂肪酸生产的酶.
结论:
- DeepES是探索孤儿酶基因的宝贵工具.
- 它通过识别未知作用的酶来增强功能注释.
- 这些发现有助于理解微生物代谢,特别是在人类肠道.


