我校中醫藥創新研究院/交叉學科研究院陳偉教授團隊在磷酸化位點的識別領域取得突破，提出了新的方法。相關成果以“IPs-GRUAtt: An Attention-Based Bidirectional Gated Recurrent Unit Network for Predicting Phosphorylation Sites of SARS-CoV-2 Infection”為題，于2023年2月26日發表于《Molecular Therapy-Nucleic Acids》（中科院一區，Top期刊）。我校青年教師張桂陽為第一作者，陳偉教授為論文通訊作者。

    磷酸化是常見的蛋白質翻譯后修飾，對蛋白質功能的正常發揮起著重要的調節作用。近期研究發現，SARS-CoV-2侵染細胞后會導致蛋白質磷酸化修飾的改變。因此，準確識別磷酸化位點將有助于SARS-CoV-2感染機制的解析和治療新冠藥物的研發。

    課題組基于注意力機制的雙向門控循環單元網絡，提出了識別SARS-CoV-2感染后宿主細胞中磷酸化位點的新方法IPs-GRUAtt，并開發了在線平臺http://cbcb.cdutcm.edu.cn/phosphory/。IPs-GRUAtt將蛋白質序列中的氨基酸視為自然語言中的單詞，通過嵌入層進行編碼作為雙向門控循環單元網絡的輸入，實現了對蛋白質序列中磷酸化位點的識別。為了對模型進行可視化分析，利用注意力機制關注蛋白質序列中的語義信息，發現磷酸化位點周圍氨基酸對模型的識別貢獻率最大。交叉驗證和獨立測試結果表明，IPs-GRUAtt識別磷酸化位點的性能優于現有方法。

    本研究得到了四川省自然科學基金（2022NSFSC1770和2023NSFSC0683）和國家中醫藥管理局中醫藥創新團隊及人才支持計劃項目（ZYYCXTD-D-202209）的支持。成都中醫藥大學中醫藥創新研究院高性能計算平臺為項目的順利開展提供了算力支持。

    原文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.omtn.2023.02.027

（供稿：中醫藥創新研究院/交叉學科研究院）