该工具使用深度学习预测模型进行多肽溶解度预测。

该工具适用于在大肠杆菌中表达的长度少于 200 个残基的多肽或蛋白质。可提供适用范围更广的溶解度预测。

它在预测短肽（<50aa）方面表现出色。AUROC 和准确率分别为 95% 和 91.3%，在预测短肽溶解度方面优于现有的 DSResSol 方法。

训练数据包含来自 PROSO II 的 18,453 条序列（47.6% 为阳性序列，52.4% 为阴性序列）。这些数据的序列长度分布广泛（18 - 198）。

长肽序列（大于 100）的准确率较低。

PROSO II 将可溶性定义为在大肠杆菌系统中可转染、可表达、可分泌、可分离和可溶解的序列。

输入最大长度：200 个残基。