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Nat Methods｜DeepMVP：深度学习精准预测蛋白质修饰位点及变异效应

智药邦 2025-09-05 08:00
文章摘要
背景：翻译后修饰（PTMs）是蛋白质功能的重要调控因子，错义变异通过影响PTM位点可能导致疾病，但现有预测工具受限于数据质量和修饰类型覆盖不足。研究目的：开发基于高质量PTMAtlas数据库的深度学习框架DeepMVP，实现对六类PTM位点的精准预测及变异效应评估。结论：DeepMVP在六类PTM预测中性能显著优于现有工具，能可靠识别变异导致的PTM改变，为疾病机制研究和治疗靶点开发提供新工具。
Nat Methods｜DeepMVP：深度学习精准预测蛋白质修饰位点及变异效应
查看文献： DeepMVP: deep learning models trained on high-quality data accurately predict PTM sites and variant-induced alterations
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