불균형을 고려한 딥 시퀀스 모델 BeeTLe로 선형 B세포 에피토프 예측 및 Ig 유형 분류

초록

BeeTLe는 아미노산 서열을 입력으로 받아 양방향 LSTM과 Transformer 블록을 결합한 엔드‑투‑엔드 네트워크를 구축한다. BLOSUM62 기반의 고유값 분해 인코딩과 로그잇 조정 손실을 도입해 클래스 불균형을 완화하고, 에피토프 존재 여부와 Ig 타입(예: IgA, IgE, IgM)별 분류 두 과제를 동시에 학습한다. IEDB 데이터셋(120k 이상 펩타이드)에서 AUC 86%·정확도 6% 향상 등 기존 최고 성능을 능가한다.

상세 분석

본 논문은 선형 B‑세포 에피토프 예측과 Ig‑type 특이적 분류라는 두 가지 목표를 하나의 멀티태스크 프레임워크로 통합한 점이 가장 큰 혁신이다. 입력 서열은 20개의 표준 아미노산을 토큰화하고,