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ProtPlat: an efficient pre-training platform for protein classification based on FastText

计算机科学 人工智能 机器学习 蛋白质测序 特征(语言学) 鉴定(生物学) 人工神经网络 代表(政治) 支持向量机 序列(生物学) 序列标记 数据挖掘 肽序列 生物 工程类 基因 任务(项目管理) 植物 政治学 系统工程 法学 语言学 哲学 遗传学 生物化学 政治
作者
Jin Yuan,Yang Yang
出处
期刊:BMC Bioinformatics [Springer Nature]
卷期号:23 (1) 被引量:6
标识
DOI:10.1186/s12859-022-04604-2
摘要

For the past decades, benefitting from the rapid growth of protein sequence data in public databases, a lot of machine learning methods have been developed to predict physicochemical properties or functions of proteins using amino acid sequence features. However, the prediction performance often suffers from the lack of labeled data. In recent years, pre-training methods have been widely studied to address the small-sample issue in computer vision and natural language processing fields, while specific pre-training techniques for protein sequences are few.In this paper, we propose a pre-training platform for representing protein sequences, called ProtPlat, which uses the Pfam database to train a three-layer neural network, and then uses specific training data from downstream tasks to fine-tune the model. ProtPlat can learn good representations for amino acids, and at the same time achieve efficient classification. We conduct experiments on three protein classification tasks, including the identification of type III secreted effectors, the prediction of subcellular localization, and the recognition of signal peptides. The experimental results show that the pre-training can enhance model performance effectively and ProtPlat is competitive to the state-of-the-art predictors, especially for small datasets. We implement the ProtPlat platform as a web service ( https://compbio.sjtu.edu.cn/protplat ) that is accessible to the public.To enhance the feature representation of protein amino acid sequences and improve the performance of sequence-based classification tasks, we develop ProtPlat, a general platform for the pre-training of protein sequences, which is featured by a large-scale supervised training based on Pfam database and an efficient learning model, FastText. The experimental results of three downstream classification tasks demonstrate the efficacy of ProtPlat.

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