一种基于卷积神经网络的工具，用于从二进制轮廓表示中预测蛋白质 AMPylation 位点

该研究引入了一个新的数据集，使用深度卷积神经网络进行翻译后修饰并开发新的机器学习工具网络DeepAmp来预测蛋白质中的AMPylation位点。DeepAmp达到77.7%、79.1%、在准确度、灵敏度、特异性、马修斯相关系数方面分别为76.8%、0.55和0.85，和AMPylation位点预测任务的曲线下面积。作为第一个机器学习模型，DeepAmp展示了有希望的结果，突出了它解决这个问题的潜力。