AIPred:

Yuqing Geng1, Hao Luo2, Feng Gao3,4,5

  • 1Department of Physics, School of Science, Tianjin University, Tianjin, 300072, China.

BMC biology
|October 17, 2025
PubMed
概括

使用可解释的机器学习和蛋白质语言模型,AIPred准确地预测了非素乙化位点. 这个框架增强了对细胞过程和疾病中的乙化理解,提供了更好的预测准确性和可用性.