Prediction of pathogenic mutations in human transmembrane proteins and their associated diseases via utilizing pre-trained Bio-LLMs
Notice bibliographique
Résumé
Missense mutations can disrupt the structure and function of membrane proteins, potentially impairing key biological processes and leading to various human diseases. However, existing computational methods primarily focus on binary pathogenicity classification for general proteins, with limited approaches specifically designed for membrane proteins, and even fewer methods capable of fine-grained, multi-label classification for specific disease categories. To address this gap, we proposed MutDPAL, a deep learning method specifically designed to identify pathogenic mutations in membrane proteins and further classify such pathogenic mutations into potential diseases categories. MutDPAL utilizes two pre-trained biological large language models (Bio-LLMs), one for raw sequence features and the other for encoding transmembrane environment features. By employing a cross-attention-based disease-protein association learning approach in the context of membrane proteins, MutDPAL captures the intricate relationships between mutations and diseases, enabling accurate pathogenicity prediction and classification into 15 distinct disease categories. Experimental results demonstrate that MutDPAL outperforms existing methods in predicting membrane protein mutation pathogenicity and excels in multi-label disease classification tasks, achieving high predictive accuracy across all 15 disease categories. MutDPAL is the first to combine transmembrane environment with disease encoding features for fine-grained disease classification, offering valuable insights into the pathogenicity of missense mutations in membrane protein.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».