基于Transformer网络的抗癌肽的预测

作者：蔡标; 葛成; 徐晴; 陆翼; 孔韧; 常珊^*

来源：现代计算机(专业版), 2022, 28(18): 9-15.

• Transformer
• 抗癌肽
• 预测
• 肽序列

癌症是造成人类死亡的一个重要原因。抗癌肽（ACPs）是一系列由10～60个氨基酸组成的短肽，可以抑制肿瘤细胞的增殖或迁移，不易引起耐药性。将肽序列作为输入，搭建基于Transformer网络的抗癌肽模型并预测，模型自动将序列信息通过字符嵌入的方法映射为特征向量，实现了使用Transformer网络模型来自动识别抗癌肽和非抗癌肽。五倍交叉验证实验结果表明，该模型在数据集ACP240和ACP740上的准确率分别达到87.92%和83.75%。该模型能够有效地预测抗癌肽。

• 单位
  江苏理工学院