SAMP: Identifying antimicrobial peptides by an ensemble learning model based on proportionalized split amino acid composition
Notice bibliographique
Résumé
It is projected that 10 million deaths could be attributed to drug-resistant bacteria infections in 2050. To address this concern, identifying new-generation antibiotics is an effective way. Antimicrobial peptides (AMPs), a class of innate immune effectors, have received significant attention for their capacity to eliminate drug-resistant pathogens, including viruses, bacteria, and fungi. Recent years have witnessed widespread applications of computational methods especially machine learning (ML) and deep learning (DL) for discovering AMPs. However, existing methods only use features including compositional, physiochemical, and structural properties of peptides, which cannot fully capture sequence information from AMPs. Here, we present SAMP, an ensemble random projection (RP) based computational model that leverages a new type of feature called proportionalized split amino acid composition (PSAAC) in addition to conventional sequence-based features for AMP prediction. With this new feature set, SAMP captures the residue patterns like sorting signals at both the N-terminal and the C-terminal, while also retaining the sequence order information from the middle peptide fragments. Benchmarking tests on different balanced and imbalanced datasets demonstrate that SAMP consistently outperforms existing state-of-the-art methods, such as iAMPpred and AMPScanner V2, in terms of accuracy, Matthews correlation coefficient (MCC), G-measure, and F1-score. In addition, by leveraging an ensemble RP architecture, SAMP is scalable to processing large-scale AMP identification with further performance improvement, compared to those models without RP. To facilitate the use of SAMP, we have developed a Python package that is freely available at https://github.com/wan-mlab/SAMP.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».