基于FAVOR+和增强损失的蛋白溶解预测

针对蛋白质溶解性预测中长序列计算复杂度高以及传统模型忽略数据间差异性等问题,提出一种多输入深度学习模型FESOL。利用线性复杂度的注意力机制FAVOR+高效提取蛋白质长序列的特征信息;结合交叉熵和余弦相似度设计增强损失函数,使模型能够关注到不同输入数据间的差异性。在独立测试集上与多种先进的预测方法进行对比实验,其结果表明,FESOL在多个评价指标上均优于其它方法,验证了模型在蛋白溶解预测中的有效性。