Використання методів машинного навчання для класифікації токсичних пептидів на основі їх амінокислотної послідовності - Шматков Максим Валерійович (My University, 2024)
У роботі розроблено модель для класифікації амінокислотних послідовностей на токсичні та нетоксичні за допомогою імплементації інструменту Doc2Vec та штучної нейронної мережі. Встановлено, що отримана модель має здатність доволі точно класифікувати амінокислотні послідовності, має гарну специфічність та чутливість. Отримані результати можуть бути використані для покращення розробленої моделі та визначення нових токсичних білкових послідовностей, що можуть стати основою для нових лікарських препаратів білкової природи.

In this work, a model for classifying amino acid sequences into toxic and nontoxic was developed by implementing the Doc2Vec tool and an artificial neural network. It was found that the resulting model has the ability to classify amino acid sequences quite accurately, has good specificity and sensitivity. The obtained results can be used to improve the developed model and identify new toxic protein sequences that can become the basis for new protein-based drugs.
Using machine learning methods to classify toxic peptides based on their amino acid sequence
Keywords: Doc2Vec; нейронні мережі; токсини; пептиди; neural networks; toxins; peptides