[发明专利]多肽序列的生成方法、多肽生成模型的训练方法和装置有效
申请号: | 202211085478.X | 申请日: | 2022-09-06 |
公开(公告)号: | CN115512763B | 公开(公告)日: | 2023-10-24 |
发明(设计)人: | 陈致远;薛洋;刘荔行;林大勇;方晓敏;王凡;何径舟 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G16B15/30 | 分类号: | G16B15/30;G16B40/00 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 张润 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 多肽 序列 生成 方法 模型 训练 装置 | ||
1.一种多肽序列的生成方法,包括:
获取与指定蛋白质对应的参考多肽序列;
确定所述指定蛋白质的蛋白质结合位点的空间结构特征信息;
将参考多肽序列和所述空间结构特征信息输入到预先训练的多肽生成模型中,以得到目标多肽序列。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述确定所述指定蛋白质的蛋白质结合位点的空间结构特征信息,包括:
获取所述指定蛋白质的氨基酸序列;
根据所述氨基酸序列,确定所述蛋白质结合位点的空间结构特征信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述根据所述氨基酸序列,确定所述蛋白质结合位点的空间结构特征信息,包括:
将所述氨基酸序列输入到预先训练的蛋白质结构预测模型中,以通过所述蛋白质结构预测模型得到所述蛋白质结合位点的空间结构特征信息。
4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述根据所述氨基酸序列,确定所述蛋白质结合位点的空间结构特征信息,包括:
获取所述氨基酸序列对应的分类标记序列,其中,所述分类标记序列中的分类标记与所述氨基酸序列中的氨基酸一一对应,所述分类标记序列中的分类标记用于指示所述氨基酸序列中与所述分类标记对应的氨基酸是否在所述蛋白质结合位点内;
将所述氨基酸序列和所述分类标记序列输入到预先训练的蛋白质结构预测模型中,以通过所述蛋白质结构预测模型得到所述蛋白质结合位点的空间结构特征信息。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其中,所述多肽生成模型包括编码层、相互作用层和解码层,所述将参考多肽序列和所述空间结构特征信息输入到预先训练的多肽生成模型中,以得到目标多肽序列,包括:
通过所述编码层对所述参考多肽序列进行编码,以得到所述参考多肽序列的编码特征信息;
通过所述相互作用层对所述编码特征信息和所述空间结构特征信息进行融合,以得到融合特征信息;
通过所述解码层对所述融合特征信息进行解码,以得到所述目标多肽序列。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述通过所述相互作用层对所述编码特征信息和所述空间结构特征信息进行融合,以得到融合特征信息,包括:
基于所述相互作用层中的第一注意力子层,确定所述编码特征信息对应的第一注意力特征信息;
基于所述相互作用层中的第二注意力子层,确定所述空间结构特征信息对应的第二注意力特征信息;
基于所述相互作用层中的融合子层,对所述第一注意力特征信息和所述第二注意力特征信息进行特征融合,以得到所述融合特征信息。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述基于所述相互作用层中的第一注意力子层,确定所述编码特征信息对应的第一注意力特征信息,包括:
对所述编码特征信息进行注意力权重计算,以得到第一注意力权重信息;
根据所述第一注意力权重信息对所述编码特征信息进行加权处理,以得到所述第一注意力特征信息。
8.根据权利要求6所述的方法,其中,所述基于所述相互作用层中的第二注意力子层,确定所述空间结构特征信息对应的第二注意力特征信息,包括:
对所述空间结构特征信息进行注意力权重计算,以得到第二注意力权重信息;
根据所述第二注意力权重信息对所述空间结构特征信息进行加权处理,以得到所述第二注意力特征信息。
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