[发明专利]一种可解释性的膜蛋白跨膜螺旋预测方法

权利要求书

1.一种可解释性的膜蛋白跨膜螺旋预测方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步：特征提取，将蛋白质序列中的氨基酸残基转换为向量形式表示；对于一个由                                               个氨基酸组成的蛋白质，通过 PSI-BLAST算法得到其特定位置得分矩阵(Position Specific Scoring Matrix, PSSM), 该矩阵为行20列，先对该PSSM进行逐行标准化，然后使用滑动窗口技术得到每个氨基酸残基的特征矩阵，特征矩阵按列求均值，得到该残基的20维特征向量：，其中表示第几个残基；

第二步：模式特征分布规律学习，使用自组织映射神经网络(Self-organizing Map, SOM)，在特征空间中学习样本的分布规律，并消除原始训练样本噪声，对于给定的训练样本集，其中0表示非跨膜，1表示跨膜，使用批量学习算法来训练SOM，直到SOM收敛或是达到预先设定的学习步数；

第三步：模糊规则提取，从训练好的SOM的权值向量(codebook vectors)提取模糊规则，使用Wang-Mendel规则提取算法从SOM的权值向量集中提取模糊规则集；

第四步：蛋白质跨膜螺旋预测，对于给定的待预测蛋白质，使用上述步骤三中所提取的模糊规则集，应用模糊推理方法，对其中的氨基酸残基的跨膜螺旋性进行逐个预测，得到预测曲线，然后使用阈值分割的方法，确定每个残基是否属于跨膜螺旋片段。

2.根据权利要求1所述的膜蛋白跨膜螺旋预测方法，其特征在于所述的步骤三中不同变量的论域上定义不同数目的模糊子集。

3.根据权利要求1所述的膜蛋白跨膜螺旋预测方法，其特征在于所述的步骤四中采用乘积推理计算每条规则的激活度。