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Functional protein mining with conformal guarantees
DOI:10.1038/s41467-024-55676-y.png)
摘要
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分子结构预测和同源性检测为发现蛋白质功能及进化关系提供了有前景的途径。然而,当前方法缺乏统计可靠性保证,限制了其在选择蛋白质进行后续实验和计算机模拟表征方面的实际应用。为应对这一挑战,我们引入了一种基于一致性预测原则的统计严谨的蛋白质搜索方法,该方法提供了一个确保统计保证(用户可指定风险)并能为任何蛋白质搜索模型提供校准概率(而非原始机器学习得分)的框架。我们的方法(1)允许用户选择多种生物学相关的损失指标(即假发现率),并为注释未知功能基因分配可靠的功能概率;(2)在不训练新模型的情况下实现了酶分类领域的当前最佳性能;(3)能够稳健且快速地预筛选蛋白质,以用于计算密集型的结构比对算法。我们的框架增强了蛋白质同源性检测的可靠性,并有助于发现具有潜在理想功能特性的未表征蛋白质。
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期刊
IF:
15.7
论文数:
9.4W
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91.2W
机构
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引用论文
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