Briefings in Bioinformatics· Fang J, Shen W, Li Y, Jin Y, Li H, Chen Y, Xu Z, Huang J, Pian C, Li Z.·· 2026-09-01精选AI 评分58
ToxMamba：融合预训练嵌入与多尺度状态空间模型的毒性肽预测方法
ToxMamba: a novel method for toxic peptide prediction based on the fusion of pretrained embeddings and multi-scale state space models.
AI 导读
【全文总结】作者提出 ToxMamba，用隐式结构模型（ISM）预训练嵌入结合 Mamba 多尺度特征提取与五折集成，预测肽的毒性二分类。在与 PTP-SMGCA、ToxiPep、ATSE 等基线统一数据划分的独立测试集上，ToxMamba 的 F1、MCC、AUC、AUPR 居首，ISM_Mamba 变体报告召回 83.8%、精确率 88.8%、MCC 73.4%、AUC 93.8%。
推荐理由
该研究把隐式结构嵌入与 Mamba 多尺度编码用于毒性肽预测，并在独立溶血数据上做了对照评测。
来源：Briefings in Bioinformatics · doi.org