华南理工大学学报(自然科学版)

作者：曹瑞芬, 胡维玲, 李强生, 宾艳南, 郑春厚

单位：1.安徽大学 计算机科学与技术学院，安徽 合肥 2306012.安徽大学 物质科学与信息技术研究院，安徽 合肥 2306013.安徽大学 人工智能学院，安徽 合肥 230601

关键词：IL-6诱导肽,图神经网络,结构特征,图注意力机制,图卷积神经网络

基金：国家自然科学基金项目(62373001);国家重点研发计划项目(2020YFA0908700);安徽省高校协同创新项目(GXXT-2021-030)

白细胞介素6（简称IL-6）是一种高多效性的糖蛋白因子，可以调节先天性免疫、适应性免疫以及代谢的各个方面，包括糖酵解、脂肪酸氧化和氧化磷酸化等。许多研究已证明，病毒感染患者体内的IL-6表达和释放量显著增加，并且与疾病的严重程度呈正相关，因此，识别IL-6诱导肽并探究其作用机制，对于开发免疫治疗以及疾病严重程度生物标志物具有重要的意义。目前对于IL-6诱导肽的识别大多采用传统的机器学习方法，特征选择与提取较为复杂，且需要依赖领域专家知识。鉴于此，该文提出一种基于图神经网络的IL-6诱导肽预测方法SFGNN-IL6。该方法根据所预测的IL-6诱导肽的结构特征，通过阈值筛选距离信息构建邻接矩阵，结合氨基酸的编码方式（One-hot编码、位置编码和BLOSUM62编码）提取氨基酸节点特征并进行图表示；然后，采用图注意力机制层和图卷积神经网络层，由双通道分别提取多视角特征，既关注节点权重的更新，也考虑节点信息的更新；最后，将两类特征进行融合，用于IL-6诱导肽的分类。实验结果验证了该方法的有效性。

来源：2025年第5期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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