综述提出抗菌肽预测工具标准化评测框架

Alejandro Cisterna-García 等作者在 ACS JCIM 发表综述，提出抗菌肽预测工具的参考评测框架。他们整合 APD、DRAMP、dbAMP、DBAASP、AMPDB 五个数据库的抗菌肽序列，构建统一评测集，并对 26 个机器学习与深度学习抗菌肽预测工具做标准化复测。 综述称，现有研究常依赖异质数据集和不一致的评测流程，可能导致数据泄漏和性能估计虚高。为此，该框架通过严格排除受测工具训练集中出现的样本，构建抗菌肽与非抗菌肽平衡的评测集，以提升可比性、可重复性和实用性。 综述同时统计了工具的可复现条件：26 个工具中，16 个直接提供训练数据集，13 个提供测试数据集，仅 PepNet 和 MultiAMP 通过 DOI 链接数据集；15 个提供源代码，9 个包含训练好的模型文件。

AI 根据报道生成 · 9 天前更新