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介绍文档
| 编号 | 536 | |
| 名称 | Peptide Property Prediction (PeptiVerse) | |
| 封面 |  | |
| 描述 | PeptiVerse 是一个面向治疗性多肽研发的通用属性预测方法，主要用于线性肽、环肽及化学修饰肽的关键成药性属性评估。 | |
| 标签 |
| |
| 作者 | PeptiVerse | |
| 发布时间 | 2026-05-15 00:00:00 | |
| 参考文献 | Zhang Y, Tang S, Chen T, Mahood E, Vincoff S, Chatterjee P. PeptiVerse: A Unified Platform for Therapeutic Peptide Property Prediction | |
目录导航
- 简介
- 参数说明
- Peptide Sequence
- Input Peptides
- Property
- Uncertainty
- Output
- Peptide Smiles
- Input Peptides
- Property
- Uncertainty
- Output
- 结果说明
- 参考文献
Peptide Property Prediction (PeptiVerse)
简介
基于PeptiVerse深度学习模型的多肽ADMET性质预测工具，支持溶血性、溶解性、细胞穿透性、毒性、膜通透性、半衰期等多种性质的批量预测。输入支持标准氨基酸序列和 SMILES 化学结构两种格式，适用于线性肽、环肽及修饰肽的虚拟筛选与性质评估。
适用场景
- 多肽药物早期筛选：快速评估候选多肽的成药性关键性质
- 安全性评价：预测溶血性、毒性等安全性指标
- 递送潜力评估：评估细胞穿透性和膜通透能力
- 靶点结合分析：预测多肽与目标蛋白的结合亲和力
参数说明
Peptide Sequence
Input Peptides
输入的FASTA 格式多肽序列文件：
>id1
ZCVBDSWERTA
>id2
WERTAZCV
Property
预测属性名称，必填，支持多选。
- permeability_penetrance：细胞穿透性，预测多肽进入或穿透细胞膜的能力
- hemolysis：溶血性，预测多肽破坏红细胞膜并引发溶血的风险
- nf：抗污性 / 非特异性吸附，预测多肽发生非特异性蛋白吸附的倾向
- solubility：溶解性，预测多肽在水相环境中的溶解能力
- halflife：半衰期，预测多肽在体内的稳定性和半衰期表现
Uncertainty
是否计算预测不确定性。启用后输出结果包含不确定性估计值，有助于评估预测可靠性。
- true：计算不确定性
- false：不计算不确定性
Output
预测结果的输出文件路径，默认输出为 results.csv。
Peptide Smiles
Input Peptides
输入的多肽文件，支持 SMILES 格式：
N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(=O)N)C(=O)N[C@@H](CCC(=O)N)C(=O)N[C@@H](CC(=CN2)C1=C2C=CC=C1)C(=O)N[C@@H](CC(=O)O)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CC(=CN2)C1=C2C=CC=C1)C(=O)N[C@@H](Cc1ccccc1)C(=O)N[C@@H](CC(=O)N)C(=O)N[C@@H](CCC(=O)O)C(=O)N[C@@H](CCSC)C(=O)N[C@@H]([C@H](CC)C)C(=O)N[C@@H](CCC(=O)N)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(=O)N[C@@H]([C@H](O)C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CO)C(=O)O
Property
预测属性名称，必填，支持多选。
- hemolysis：溶血性，预测多肽破坏红细胞膜并引发溶血的风险
- nf：抗污性 / 非特异性吸附，预测多肽发生非特异性蛋白吸附的倾向
- solubility：溶解性，预测多肽在水相环境中的溶解能力
- permeability_penetrance：细胞穿透性，预测多肽进入或穿透细胞膜的能力
- toxicity：毒性，预测多肽潜在毒性风险
- permeability_pampa：PAMPA 通透性，预测多肽在人工膜通透性实验中的表现
- permeability_caco2：Caco-2 通透性，预测多肽在 Caco-2 细胞模型中的通透能力
- halflife：半衰期，预测多肽在体内的稳定性和半衰期表现
Uncertainty
是否计算预测不确定性。启用后输出结果包含不确定性估计值，有助于评估预测可靠性。
- true：计算不确定性
- false：不计算不确定性
Output
预测结果的输出文件路径，默认输出为 results.csv。
结果说明
输出结果包括 results.csv 预测结果表格，包含每条多肽的各项预测性质及对应的不确定性。
results.csv 包含信息如下：
| 列名 | 说明 |
|---|---|
id |
多肽标识符，与输入文件中的 id 对应 |
halflife |
回归任务，血清半衰期预测值，反映多肽在体内的稳定性，越大越稳定。单位：小时 (h) |
halflife_uncertainty_type |
半衰期不确定性的计算类型标识 |
toxicity |
分类任务（概率值），毒性预测值，评估多肽的潜在毒性风险，越小越安全。范围 [0, 1]，无量纲 |
toxicity_uncertainty_type |
毒性不确定性的计算类型标识 |
hemolysis |
分类任务（概率值），溶血性预测值，评估破坏红细胞风险（HC50 < 100 μM 为溶血），越小越安全。范围 [0, 1]，无量纲 |
hemolysis_uncertainty_type |
溶血性不确定性的计算类型标识 |
permeability_pampa |
回归任务，PAMPA 平行人工膜通透性预测值，反映被动跨膜扩散能力，越大通透性越好。好：> -6.0单位：log Pe (log₁₀ cm/s)，范围约 -9 ~ -5 |
permeability_pampa_uncertainty |
PAMPA 通透性预测的共形预测区间。格式 (lo, hi) 元组 |
permeability_pampa_uncertainty_type |
PAMPA 通透性不确定性的计算类型标识 |
nf |
分类任务（概率值），非特异性吸附（抗污性）预测值，评估非特异性相互作用倾向，越小抗污性越好。范围 [0, 1]，无量纲 |
nf_uncertainty |
非特异性吸附预测的二元预测熵。范围 [0, ln2 ≈ 0.693] |
nf_uncertainty_type |
非特异性吸附不确定性的计算类型标识 |
solubility |
分类任务（概率值），溶解性预测值，反映多肽在水相环境中的溶解能力，越大水溶性越好。范围 [0, 1]，无量纲 |
solubility_uncertainty_type |
溶解性不确定性的计算类型标识 |
permeability_penetrance |
分类任务（概率值），细胞穿透性预测值，评估多肽进入细胞膜的能力，越大穿透能力越强。范围 [0, 1]，无量纲 |
permeability_penetrance_uncertainty |
细胞穿透性预测的二元预测熵。范围 [0, ln2 ≈ 0.693] |
permeability_penetrance_uncertainty_type |
细胞穿透性不确定性的计算类型标识 |
permeability_caco2 |
回归任务，Caco-2 细胞通透性预测值，反映肠道吸收潜力，越大吸收越好。单位：log Pe (log₁₀ cm/s)，范围约 -9 ~ -5 |
permeability_caco2_uncertainty |
Caco-2 通透性预测的共形预测区间。格式 (lo, hi) 元组 |
permeability_caco2_uncertainty_type |
Caco-2 通透性不确定性的计算类型标识 |
- 不确定性类型说明
| 类型标识 | 含义 | 取值范围 | 解读 |
|---|---|---|---|
binary_predictive_entropy |
二元预测熵（基于集成模型预测分布） | [0, ln2 ≈ 0.693] | 越接近 0 越确定，越接近 0.693 越接近不确定 |
ensemble_predictive_entropy |
集成预测熵（多分类） | [0, ln(n)] | 同上，n 为类别数 |
binary_predictive_entropy_single_model |
单模型二元预测熵 | [0, ln2 ≈ 0.693] | 仅基于单一模型，可信度低于集成版本 |
conformal_prediction_interval |
共形预测区间 (lo, hi) | 无界 | 真实值有较高概率（如 90%）落在区间内，区间越窄越可信 |
unavailable (no seed ensemble found) |
无集成模型可用 | — | 无法量化不确定性，对该字段需谨慎 |
unavailable (no MAPIE bundle for XGBoost regression) |
XGBoost 回归无 MAPIE 配套 | — | 无共形区间可用，对该字段需谨慎 |
注意：不确定性指标仅在 Uncertainty 选择 true 时输出。
参考文献
- Zhang Y, Tang S, Chen T, Mahood E, Vincoff S, Chatterjee P. PeptiVerse: A Unified Platform for Therapeutic Peptide Property Prediction[bioRxiv]. 2025.DOI: 10.64898/2025.12.31.697180
