一种基于多视图图嵌入融合的蛋白质-DNA结合位点的预测方法

本发明公开了一种多视图图嵌入融合的蛋白质‑DNA结合位点预测方法EGPDI，利用蛋白质结构生成模型AlphaFold2获取蛋白质结构，整合蛋白质序列构成数据集；将蛋白质‑DNA结合位点问题转换为图节点分类问题；使用预训练的蛋白质语言模型(pLMs)生成嵌入和手工设计的特征共同构成图的节点特征编码；基于蛋白质的3D结构信息设计图的边特征编码；采用等变图神经网络和图卷积网络从不同的视图角度捕获信息；使用搭建的EGPDI模型对数据集进行预测，并采用Grid Search超参数优化对模型进行参数优化；采用五折交叉验证的评估方式对模型性能进行评估，使用特异性、精确率、召回率、F1‑score和马修斯相关系数，五个评估指标衡量模型；采用独立测试和案例分析进行模型泛化能力的验证，相比于最先进的方法，EGPDI有了显著的性能提升。