我校中医药创新研究院/交叉学科研究院陈伟教授团队在磷酸化位点的识别领域取得突破，提出了新的方法。相关成果以“IPs-GRUAtt: An Attention-Based Bidirectional Gated Recurrent Unit Network for Predicting Phosphorylation Sites of SARS-CoV-2 Infection”为题，于2023年2月26日发表于《Molecular Therapy-Nucleic Acids》（中科院一区，Top期刊）。我校青年教师张桂阳为第一作者，陈伟教授为论文通讯作者。

    磷酸化是常见的蛋白质翻译后修饰，对蛋白质功能的正常发挥起着重要的调节作用。近期研究发现，SARS-CoV-2侵染细胞后会导致蛋白质磷酸化修饰的改变。因此，准确识别磷酸化位点将有助于SARS-CoV-2感染机制的解析和治疗新冠药物的研发。

    课题组基于注意力机制的双向门控循环单元网络，提出了识别SARS-CoV-2感染后宿主细胞中磷酸化位点的新方法IPs-GRUAtt，并开发了在线平台http://cbcb.www.yoyuju.com/phosphory/。IPs-GRUAtt将蛋白质序列中的氨基酸视为自然语言中的单词，通过嵌入层进行编码作为双向门控循环单元网络的输入，实现了对蛋白质序列中磷酸化位点的识别。为了对模型进行可视化分析，利用注意力机制关注蛋白质序列中的语义信息，发现磷酸化位点周围氨基酸对模型的识别贡献率最大。交叉验证和独立测试结果表明，IPs-GRUAtt识别磷酸化位点的性能优于现有方法。

    本研究得到了四川省自然科学基金（2022NSFSC1770和2023NSFSC0683）和国家中医药管理局中医药创新团队及人才支持计划项目（ZYYCXTD-D-202209）的支持。成都中医药大学中医药创新研究院高性能计算平台为项目的顺利开展提供了算力支持。

    原文链接：https://doi.org/10.1016/j.omtn.2023.02.027

（供稿：中医药创新研究院/交叉学科研究院）