ANN方法在蛋白酶体酶切研究中的应用的中期报告本研究旨在探索人工神经网络（ANN）的潜力，以预测蛋白酶体酶切中位点的位置。具体而言，我们收集了一个小型数据集，其中包含50个蛋白质序列以及它们的酶切位点。我们将这个数据集分为训练集和测试集，其中前40个序列用于训练ANN模型，而剩余的10个序列用于测试模型的准确性。我们使用了Keras库中的ANN模型，并尝试了几种不同的体系结构和参数来最优化预测性能。我们使用了精确度、灵敏度和特异度这三个度量标准来评估模型的表现。在训练数据集上，我们发现模型的平均精度为0.84，灵敏度为0.78，特异度为0.87。在测试数据集上，模型的平均精度为0.75，灵敏度为0.63，特异度为0.80。尽管我们的ANN模型表现出了一定的预测能力，但它的表现并不理想。我们认为这可能是由于数据集的规模过小和数据集的分布不均匀所造成的。因此，我们计划进一步收集更多的样本，以验证我们的假设并优化模型的性能。总的来说，我们的初步研究表明，ANN模型具有在蛋白酶体酶切研究中应用的潜力，但需要更大的数据集和更加精准的算法来实现更好的预测性能。