DeepLoc 2.1: Multi-Label-Vorhersage von Membranproteintypen unter Verwendung von Protein-Sprachmodellen

DeepLoc 2.0 ist ein beliebter Webserver zur Vorhersage der subzellulären Lokalisation von Proteinen und Sortiersignalen. Hier stellen wir DeepLoc 2.1 vor, das die Eingangsproteine zusätzlich in die Membranproteintypen Transmembran, Peripher, Lipid-gebunden und Löslich klassifiziert. Mithilfe von vortrainierten, transformer-basierten Protein-Sprachmodellen nutzt der Server eine dreistufige Architektur für sequenzbasierte, Multi-Label-Vorhersagen. Vergleichende Bewertungen mit anderen etablierten Tools auf einem Testdatensatz von 4933 eukaryotischen Proteinsequenzen, die nach strenger Homologiepartitionierung erstellt wurden, zeigen eine Spitzenleistung. Besonders hervorzuheben ist, dass DeepLoc 2.1 bestehende Modelle übertrifft, wobei das größere ProtT5-Modell einen marginalen Vorteil gegenüber dem ESM-1B-Modell aufweist. Der Webserver ist unter https://services.healthtech.dtu.dk/services/DeepLoc-2.1 verfügbar.