ANIA:一种初始注意网络,用于预测抗微生物的最小抑制度
Yen-Peng Chiu1, Lantian Yao2,3, Yun Tang4
1Institute of Data Science and Engineering, College of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University, No. 1001, Daxue Rd., East Dist., Hsinchu City 300, Taiwan.
一个新的深度学习框架,ANIA,准确地预测了抗微生物的疗效. 这种工具有助于开发新型抗菌剂,对抗抗药性细菌,如金黄色葡萄球菌和空气菌.
科学领域:
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- 抗菌素耐药性 (AMR) 需要超越传统抗生素的新型治疗策略.
- 抗微生物 (AMP) 由于其广泛的活性和独特的机制,显示出有希望的结果.
- 预测AMP疗效对于开发新疗法至关重要.
研究的目的:
- 开发ANIA,这是一个深度学习框架,用于预测AMP的最小抑制度 (MIC).
- 评估ANIA对黄金葡萄球菌,大肠杆菌和 Pseudomonas aeruginosa 的性能.
- 为增强抗微生物活性提供有关AMP设计的见解.
主要方法:
- 使用混沌游戏表示 (CGR) 将AMP序列转换为图像特征.
- 采用混合深度学习架构:启动模块,变压器编码器和回归头.
- 与现有的预测工具 (ESKAPEE-Pred,AMPActiPred,esAMPMIC) 进行基准对比.
主要成果:
- 与现有工具相比,ANIA表现优越,实现了更高的相关系数 (PCC 0.75-0.79) 和更低的平均平方误差 (MSE 0.23-0.26).
- 在预测抗多药耐药病原体Pseudomonas aeruginosa的疗效方面,注意到了显著的改进.
- 解释性分析确定了与抗微生物活性相关的生物相关序列特征.
结论:
- ANIA是估计AMP MIC值的强大工具,有助于抗菌药物设计.
- 该框架有助于通过促进开发有效的AMP来打击抗菌素耐药性.
- 一个网络服务器可用于ANIA:https://biomics.lab.nycu.edu.tw/ANIA/.
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