<scp>SenSeqNet</scp> : A Deep Learning Framework for Cellular Senescence Detection From Protein Sequences
Notice bibliographique
Résumé
Cellular senescence, defined as the irreversible arrest of cell proliferation in response to stress, contributes to tissue dysfunction and drives the progression of age-related diseases. Accurate detection of senescent states is therefore essential for understanding aging mechanisms and identifying therapeutic targets. However, conventional laboratory assays are time-consuming and difficult to scale. Here, we present SenSeqNet, a deep learning framework that predicts cellular senescence directly from protein sequences. SenSeqNet integrates embeddings from the Evolutionary Scale Modeling (ESM-2) with a hybrid LSTM-CNN architecture to capture both sequential and higher-order structural features. The model achieved 86.43% accuracy in independent testing, outperforming traditional machine learning and deep learning approaches. Importantly, the high-confidence genes predicted by SenSeqNet were significantly enriched in canonical senescence-associated pathways, indicating that the model captures biologically coherent regulatory programs rather than overfitting to sequence labels. These results establish SenSeqNet as a robust and biologically informed tool for senescence detection and provide a foundation for accelerating research into aging and age-related therapeutics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».