一种混合深度神经网络的赖氨酸乙酰化位点预测方法
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颜志良, 丰智鹏, 刘丹, 王会青
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A hybrid deep neural network⁃based method for predicting lysine acetylation sites
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Zhiliang Yan, Zhipeng Feng, Dan Liu, Huiqing Wang
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表5 不同对比方法的主要信息
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Table 5 The main information of different comparison methods
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| 模型名称 | 信息编码 | 分类算法 |
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| MusiteDeep | one?of?21编码蛋白质原始序列 | CNN+ 注意力网络 | | CapsNet | 五维氨基酸综合理化性质和一维空缺位置信息 | CNN+ 胶囊网络 | | DeepAcet | one?hot编码、Blosum62、K?间隔氨基酸对组成、信息增益、AAIndex和位置特异性得分矩阵 | DNN | | PSKAcePred | 氨基酸组成、蛋白质进化相似性和氨基酸理化属性 | SVM | | EnsemblePail | 改进的位置加权矩阵编码序列特征 | 集成SVM | | GPS?PAIL 2.0 | BLOSUM62 | GPS 2.2算法 | | PHOSIDA | 蛋白质原始序列信息 | SVM | | ProAcePred | 氨基酸组成、二元氨基酸编码、位置权重氨基酸组成、K空间氨基酸对组成、平均可及表面积、基于分组的权重编码、KNN进化特征 | SVM |
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