NeuroPred-ResSE: Predicting neuropeptides by integrating residual block and squeeze-excitation attention mechanism

机制(生物学) 残余物 块(置换群论) 激发 化学 神经肽 生化工程 计算机科学 工程类 数学 物理 生物化学 算法 受体 几何学 量子力学 电气工程
作者
Yunyun Liang,Mengyi Cao,Shengli Zhang
出处
期刊:Analytical Biochemistry [Elsevier BV]
卷期号:695: 115648-115648
标识
DOI:10.1016/j.ab.2024.115648
摘要

Neuropeptides play crucial roles in regulating neurological function acting as signaling molecules, which provide new opportunity for developing drugs for the treatment of neurological diseases. Therefore, it is very necessary to develop a rapid and accurate prediction model for neuropeptides. Although a few prediction tools have been developed, there is room for improvement in prediction accuracy by using deep learning approach. In this paper, we establish the NeuroPred-ResSE model based on residual block and squeeze-excitation attention mechanism. Firstly, we extract multi-features by using one-hot coding based on the NT5CT5 sequence, dipeptide deviation from expected mean and natural vector. Then, we integrate residual block and squeeze-excitation attention mechanism, which can capture and identify the most relevant attribute features. Finally, the accuracies of the training set and test set are 97.16 % and 96.60 % based on the 5-fold cross-validation and independent test, respectively, and other evaluation metrics have also obtained satisfactory results. The experimental results show that the performance of the NeuroPred-ResSE model outperforms those of existing state-of-the-art models, and our model is an effective, intelligent and robust prediction tool. The datasets and source codes are available at https://github.com/yunyunliang88/NeuroPred-ResSE.
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