Identifying Surfaceome in Ensemble Learning Model by Differential Expressed Proteins or Transcripts in Non-Cancer and Cancer Cells

透過整合與選煉高品質細胞表面蛋白資料，結合多種序列編碼方式與不同深度學習策略，建立整合學習模型 (Ensemble AI)，鑑別出有差異表現、或是發生異變的蛋白質序列，透過預測模型來區分是否為surfaceome，來鑑別出在一般細胞與癌細胞中可能具差異表現的表面蛋白。結合網站技術，研究團隊將建構線上分析平台，將可作為後續細胞功能分類與特定細胞族群分離時的重要參考依據，也能協助找出這些在癌化組織的特殊新表面蛋白，將可作為未來診斷、預測與治療的重要開發依據，此策略將能做為精準醫療的一環，提昇治療成效。