河南农业大学 翻译后修饰 深度学习 Molecular Plant

河南农业大学豆根生、王开元、秦兆辉为共同第一作者,豆根生、李俊周、陈震为共同通讯作者,在Molecular Plant发表PlantPTM——首个覆盖水稻、小麦、玉米等多种植物、支持多类翻译后修饰(PTM)的植物专有深度学习预测工具。在独立测试集上,PlantPTM在9种PTM类型的平均AUROC达0.8640,其中N-糖基化位点预测AUROC最高达0.9699。与25种现有预测工具对比,在所有PTM类型上均显著优于已有方法,AUROC提升2.90%-19.08%,平均提升15.46%。留一物种交叉验证显示,即使完全排除拟南芥或水稻等数据丰富物种参与训练,模型在未见物种上的AUROC仍稳定在0.8以上。