لي بري: نموذج توقع بقايا الارتباط المعتمد على التسلسل مع الوعي بالرايباند للفرز الافتراضي

تحديد بقايا ارتباط البروتين بالرايباند أمر أساسي لفهم التعرف الجزيئي وتطوير العلاجات. اكتسبت نماذج التعلم العميق المعتمدة على التسلسل لتوقع بقايا ارتباط البروتين بالرايباند اهتمامًا بسبب قابليتها للتوسع وقدرتها على العمل دون الاعتماد على المعلومات الهيكلية. ومع ذلك، تركز معظم الطرق الحالية بشكل أساسي على معلومات تسلسل البروتين دون الأخذ في الاعتبار معلومات الرايباند، رغم أن بقايا الارتباط تُحدد بطبيعتها من خلال التفاعلات مع رايباندات محددة. لمواجهة ذلك، نقترح نموذج توقع بقايا الارتباط المعتمد على التسلسل الواعي بالرايباند والذي يدمج صراحة معلومات على مستوى البقايا من تسلسلات البروتين ومعلومات الرايباند. حقق النموذج المقترح تحسينات كبيرة في توقع بقايا ارتباط الرايباند، متفوقًا على كل من الأساليب القائمة على التسلسل والأساليب القائمة على الهيكل. علاوة على ذلك، أدت الجيوب المحددة بواسطة بقايا الارتباط التي توقعها نموذجنا إلى تقارب ارتباط أقوى وأكثر استقرارًا مقارنة بالأدوات الحالية. تظهر هذه النتائج أن نموذجنا يمتلك إمكانات كبيرة للتطبيقات في الفرز الافتراضي واكتشاف الأدوية. الشيفرة المصدرية متاحة للجمهور على https://github.com/GoldRiver0/LiBRe.