ترجمه فارسی مقاله پیش بینی عملکرد آنزیم اتورگرایی با همجوشی چند منظوره چند مقیاس

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  مشاهده نمونه نسخه نکات ساده
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
  مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
  — هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
  مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ
• کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه یادگیری سریع
  — پاسخ‌ها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
  مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
• کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه خودآزمایی
  — پاسخ‌ها در انتهای بخش‌ها برای سنجش واقعی یادگیری
  مشاهده نمونه نسخه آزمونی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

چکیده

Accurate prediction of enzyme function is crucial for elucidating biological mechanisms and driving innovation across various sectors. Existing deep learning methods tend to rely solely on either sequence data or structural data and predict the EC number as a whole, neglecting the intrinsic hierarchical structure of EC numbers. To address these limitations, we introduce MAPred, a novel multi-modality and multi-scale model designed to autoregressively predict the EC number of proteins. MAPred integrates both the primary amino acid sequence and the 3D tokens of proteins, employing a dual-pathway approach to capture comprehensive protein characteristics and essential local functional sites. Additionally, MAPred utilizes an autoregressive prediction network to sequentially predict the digits of the EC number, leveraging the hierarchical organization of EC classifications. Evaluations on benchmark datasets, including New-392, Price, and New-815, demonstrate that our method outperforms existing models, marking a significant advance in the reliability and granularity of protein function prediction within bioinformatics.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پیش بینی دقیق عملکرد آنزیم برای روشن شدن مکانیسم های بیولوژیکی و نوآوری رانندگی در بخش های مختلف بسیار مهم است.روشهای یادگیری عمیق موجود فقط به داده های توالی یا داده های ساختاری متکی هستند و تعداد EC را به طور کلی پیش بینی می کنند و از ساختار سلسله مراتبی ذاتی اعداد EC غفلت می کنند.برای پرداختن به این محدودیت ها ، ما MapRed را معرفی می کنیم ، یک مدل جدید چند ماده و چند مقیاس طراحی شده برای پیش بینی خودکار تعداد پروتئین ها.MAPRED هم توالی اسید آمینه اولیه و هم نشانه های سه بعدی پروتئین ها را ادغام می کند و از یک رویکرد دو مسیر برای ضبط ویژگی های جامع پروتئین و سایت های کاربردی محلی ضروری استفاده می کند.علاوه بر این ، MAPRED از یک شبکه پیش بینی خودکار برای پیش بینی پی در پی ارقام شماره EC استفاده می کند و از سازمان سلسله مراتبی طبقه بندی های EC استفاده می کند.ارزیابی در مجموعه داده های معیار ، از جمله جدید -392 ، قیمت و جدید -815 ، نشان می دهد که روش ما از مدلهای موجود بهتر است ، که نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در قابلیت اطمینان و دانه بندی پیش بینی عملکرد پروتئین در بیوانفورماتیک است.