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AMPCliff: 抗微生物肽中活性断崖的定量定义和基准评估
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
利用蛋白质语言模型的嵌入（ESM-2），开发了pLMFPPred工具，用于预测功能性肽并识别有毒肽。采用数据合成采样和特征选择技术，解决了数据不平衡问题和减少计算成本。在验证集上，pLMFPPred表现优于当前方法，具有更好的准确率和性能。
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关键要点
- 开发了名为 pLMFPPred 的工具，用于预测功能性肽和识别有毒肽。
- 采用 SMOTE-TOMEK 数据合成采样和 Shapley 值特征选择技术，解决数据不平衡问题和减少计算成本。
- 在验证集上，pLMFPPred 的准确率为 0.974，曲线下面积（AUC-ROC）为 0.99，F1-Score 值为 0.974，优于当前方法。
- 实验结果表明，pLMFPPred 在准确性和性能方面具有更好的表现，是一种新的计算方法。
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