EACVP: An ESM-2 LM Framework Combined CNN and CBAM Attention to Predict Anti-coronavirus Peptides

计算机科学 水准点(测量) 人工智能 卷积神经网络 2019年冠状病毒病(COVID-19) 试验装置 严重急性呼吸综合征 块(置换群论) 语言模型 机器学习 维数(图论) 严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2) 冠状病毒 医学 数学 传染病(医学专业) 疾病 几何学 大地测量学 病理 纯数学 地理
作者
Shengli Zhang,Yuanyuan Jing,Yunyun Liang
出处
期刊:Current Medicinal Chemistry [Bentham Science]
卷期号:31 被引量:1
标识
DOI:10.2174/0109298673287899240303164403
摘要

The novel coronavirus pneumonia (COVID-19) outbreak in late 2019 killed millions worldwide. Coronaviruses cause diseases such as severe acute respiratory syndrome (SARS-Cov) and SARS-COV-2. Many peptides in the host defense system have antiviral activity. How to establish a set of efficient models to identify anti-coronavirus peptides is a meaningful study.
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