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定量生物学 > 定量方法

arXiv:2507.14269 (q-bio)
[提交于 2025年7月18日 ]

标题: MP-GCAN:一种高精度的分类器,用于$α$-螺旋膜蛋白和$β$-桶状蛋白

标题: MP-GCAN: a highly accurate classifier for $α$-helical membrane proteins and $β$-barrel proteins

Authors:Kunyang Li, Hongfu Lou, Dinan Peng
摘要: 膜蛋白分类是结构生物信息学中的基础任务,对于理解蛋白质功能和加速药物发现至关重要。 在本研究中,我们提出了MP-GCAN,一种基于图的分类模型,利用蛋白质的空间和序列特征。 MP-GCAN结合了GCN、GAT和GIN层,从3D蛋白质图中捕获分层结构表示,这些图是从包含$\alpha$-碳坐标和残基类型的高分辨率PDB文件构建的。 为了评估性能,我们整理了一个高质量的数据集,包含500个膜蛋白和500个非膜蛋白,并将MP-GCAN与两个基线进行了比较:一个基于结构置信度的SGD分类器,利用AlphaFold的pLDDT得分,以及DeepTMHMM,一个基于序列的深度学习模型。 我们的实验表明,MP-GCAN显著优于基线,在两类上均达到了96%的准确率和强大的F1分数。 结果强调了将预训练的GNN架构与领域特定的结构数据相结合的重要性,以提高膜蛋白分类的效果。
摘要: Membrane protein classification is a fundamental task in structural bioinformatics, critical to understanding protein functions and accelerating drug discovery. In this study, we propose MP-GCAN, a novel graph-based classification model that leverages both spatial and sequential features of proteins. MP-GCAN combines GCN, GAT, and GIN layers to capture hierarchical structural representations from 3D protein graphs, constructed from high-resolution PDB files with $\alpha$-carbon coordinates and residue types. To evaluate performance, we curated a high-quality dataset of 500 membrane and 500 non-membrane proteins, and compared MP-GCAN with two baselines: a structure-confidence-based SGD classifier utilizing AlphaFold's pLDDT scores, and DeepTMHMM, a sequence-based deep learning model. Our experiments demonstrate that MP-GCAN significantly outperforms baselines, achieving an accuracy of 96% and strong F1-scores on both classes. The results highlight the importance of integrating pretrained GNN architectures with domain-specific structural data to enhance membrane protein classification.
评论: 8页,4图
主题: 定量方法 (q-bio.QM)
引用方式: arXiv:2507.14269 [q-bio.QM]
  (或者 arXiv:2507.14269v1 [q-bio.QM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.14269
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Hongfu Lou [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 7 月 18 日 16:10:45 UTC (510 KB)
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