一种基于深度学习的抗性多肽识别方法

本发明适用于生物信息技术领域，提供了一种基于深度学习的抗性多肽识别方法。本发明专注于识别AMP、ACP、ADP、AHP、AIP、AAP和AOP七种生物抗性肽，解决传统方法鉴定抗性多肽时存在的昂贵、费力和耗时等问题。该方法能够更全面的描述抗性多肽的特征，实现更高效、准确的识别。与5个最先进的方法在相同测试集上进行比较时，本发明的AP‑FD模型将敏感度提高了11.2‑23.9%，准确率提高了0.4‑2.5%，F1值提高了6.1‑16%，MCC提高了5.3‑16%，AUC提高了1.6‑4.7%，AP值提高了8.7‑19.5%。且AUROC和APROC曲线进一步证实了AP‑FD模型优于其他对比方法。