To improve the predictions of binding residues with DNA, RNA, carbohydrate, and peptide via multi-task deep neural networks

核糖核酸 DNA 计算生物学 任务(项目管理) 计算机科学 序列(生物学) 人工智能 化学 机器学习 生物化学 生物 基因 工程类 系统工程
作者
Zhe Sun,Shuangjia Zheng,Huiying Zhao,Zhangming Niu,Yutong Lu,Yi Pan,Yuedong Yang
出处
期刊:IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:19 (6): 3735-3743 被引量:12
标识
DOI:10.1109/tcbb.2021.3118916
摘要

Motivation:The interactions of proteins with DNA, RNA, peptide, and carbohydrate play key roles in various biological processes.The studies of uncharacterized protein-molecules interactions could be aided by accurate predictions of residues that bind with partner molecules.However, the existing methods for predicting binding residues on proteins remain of relatively low accuracies due to the limited number of complex structures in databases.As different types of molecules partially share chemical mechanisms, the predictions for each molecular type should benefit from the binding information with other molecules types. Results:In this study, we employed a multiple task deep learning strategy to develop a new sequence-based method for simultaneously predicting binding residues/sites with multiple important molecule types named MTDsite.By combining four training sets for DNA, RNA, peptide, and carbohydrate-binding proteins, our method yielded accurate and robust predictions with AUC values of 0.852, 0836, 0.758, and 0.776 on their respective independent test sets, which are 0.52 to 6.6% better than other state-of-the-art methods.More importantly, this study provides a new strategy to improve predictions by combining multiple similar tasks.
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