Antimicrobial peptides recognition using weighted physicochemical property encoding

抗菌肽 抗菌剂 财产(哲学) 人工智能 编码(内存) 计算机科学 计算生物学 模式识别(心理学) 生物 化学 微生物学 认识论 哲学
作者
S Na,Dhammika Leshan Wannigama,Thammakorn Saethang
出处
期刊:Journal of Bioinformatics and Computational Biology [Imperial College Press]
卷期号:21 (02) 被引量:2
标识
DOI:10.1142/s0219720023500063
摘要

Antimicrobial resistance is a major public health concern. Antimicrobial peptides (AMPs) are one of the host defense mechanisms responding efficiently against multidrug-resistant microbes. Since the process of screening AMPs from a large number of peptides is still high-priced and time-consuming, the development of a precise and rapid computer-aided tool is essential for preliminary AMPs selection ahead of laboratory experiments. In this study, we proposed AMPs recognition models using a new peptide encoding method called amino acid index weight (AAIW). Four AMPs recognition models including antimicrobial, antibacterial, antiviral, and antifungal were trained based on datasets combined from the DRAMP and other published databases. These models achieved high performance compared to the preceding AMPs recognition models when evaluated on two independent test sets. All four models yielded over 93% in accuracy and 0.87 in Matthew's correlation coefficient (MCC). An online AMPs recognition server is accessible at https://amppred-aaiw.com.
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