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PDeepPP

1. PDeepPP 通过将 ESM-2 蛋白质语言模型嵌入与混合 Transformer-CNN 架构融合，引入了统一的肽识别深度学习框架。该设计在各种生物信息学任务中均实现了高精度和可扩展性。 2. PDeepPP 在 33 项基准生物学任务中的表现显著优于先前的方法，包括抗菌、抗癌和糖基化位点识别。在抗菌肽检测中，其准确率达到 97.26%，PR AUC 为 0.9977，在抗疟药检测

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