统一预测翻译后修饰的新模型CLASPP

翻译后修饰（PTMs）是调控细胞途径和增加蛋白质组功能多样性的关键机制。准确预测特定氨基酸位点上可能发生的PTM类型是功能蛋白质组学中的核心挑战。现有预测模型多集中于单一PTM类型或使用集成方法结合多个模型，这主要由于不同PTM类型的数据量严重不平衡。

为突破这一局限，研究团队提出了CLASPP模型。该模型基于对比学习，通过将大量未标记数据与结构化的PTM信息相结合，统一预测多种PTM类型，显著提升了预测性能。

CLASPP为蛋白质功能预测领域提供了全新思路，有助于深入理解细胞调控网络。需要注意的是，该研究为预印本，尚未经过同行评审。