实验结果表明 ， 在多种数据划分的设定下 ， CAMP在基准数据集上的表现均优于现有的方法 。 此外 ， 测试结果和案例分析表明 ， CAMP可以准确地预测多肽序列上的结合残基 ， 从而为进一步理解多肽与蛋白质的结合机制提供有效的帮助 。 最后 ， 作者进一步研究了CAMP在三个相关任务中的应用潜力 ， 即多肽-蛋白结合域相互作用预测（peptide-PBDinteraction）、结合亲和力评估和多肽的虚拟筛选 。 结果表明 ， CAMP在这三个相关任务上均获得出色表现 。
综上所述 ， 作者开发了一个多层次的多肽-蛋白相互作用预测的深度学习框架（CAMP） ， 以同时预测多肽和蛋白质之间存在相互作用和识别多肽序列的结合残基 。 该方法使用多通道特征提取器分别处理数值特征和分类特征 ， 以避免多源特征的不一致性 。 此外 ， 作者通过和现有方法比较 ， 验证了CAMP拥有更优的性能 ， 同时展示了CAMP在peptide-PBD相互作用预测、多肽-蛋白质的亲和力评估和多肽的虚拟筛选方面的应用潜力 。 这些结果表明 ， CAMP可以提供准确的肽-蛋白相互作用预测 ， 并有助于研究者理解多肽与蛋白质结合的潜在机制 。
相关成果“一个多层次多肽-蛋白相互作用预测的深度学习框架”（A deep-learning framework for multi-level peptide–protein interaction prediction）于近日在《自然·通讯》（Nature Communications）上发表 。 论文通讯作者为清华大学交叉信息研究院曾坚阳副教授和赵诞助理研究员 ， 第一作者为交叉信息研究院2022级拟入学博士生雷逸品 ， 合作作者包括清华大学自动化系李梢课题组等 。 此项研究工作获得国家自然科学基金和南京图灵人工智能研究院支持 。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41467-021-25772-4
电机系合作研发的
金坛盐穴压缩空气储能国家试验示范项目并网试验成功
9月30日 ， 由清华大学作为主要技术研发方的世界首个非补燃压缩空气储能电站——江苏金坛盐穴压缩空气储能国家试验示范项目并网试验成功 ， 向国家电网发出我国首个大型压缩空气储能电站第1度电 ， 标志着我国新型储能技术的研发和应用取得重大进展 。 中国科学院院士、清华大学电机系教授卢强 ， 中盐金坛盐化有限公司总经理管国兴、华能江苏能源开发有限公司董事长曹庆伟在现场见证了这一重要时刻 。
本文图片
清华大学压缩空气储能技术团队
作为技术研发方 ， 清华大学电机系组建了专业的技术研发团队为该项目提供技术支持 ， 并由清华大学电机系教授、青海大学副校长梅生伟出任项目首席科学家 ， 清华大学电机系助理研究员薛小代出任项目总工程师 。 依托清华大学非补燃先进绝热压缩空气储能技术 ， 项目申请专利百余项 ， 建立了具有完全自主知识产权的技术体系；研发了高负荷离心压缩机、高参数换热器、大型空气透平等核心设备 ， 实现了主装备完全国产化 。 在“中国标准”创建方面 ， 该项目发布了我国首个压缩空气储能电站KKS编码标准、立项压缩空气储能首个国家标准、首个电力行业标准以及三个团体标准 ， 逐渐形成中国压缩空气储能标准体系 。
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