[发明专利]蛋白质功能预测方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810800467.2 | 申请日： | 2018-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN109147868B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 杜智华;贺宇峰 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G16B20/20 | 分类号： | G16B20/20 |
| 代理公司： | 深圳青年人专利商标代理有限公司 44350 | 代理人： | 吴桂华 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用生物信息技术领域，提供了一种蛋白质功能预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待预测的蛋白质序列，对该蛋白质序列进行划分，获得相应的氨基酸片段，在训练好的词典中查询氨基酸片段对应的词向量，根据这些词向量生成蛋白质序列的特征值，根据蛋白质序列的特征值和训练好的机器学习模型，对蛋白质序列进行功能预测，生成并输出蛋白质序列的功能，从而通过获得蛋白质序列具有上下文特性的特征值并对这些特征值进行机器学习，有效地提高了蛋白质功能预测的准确性和效率，提高了蛋白质功能预测的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 蛋白质 功能 预测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种蛋白质功能预测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：当接收到蛋白质功能预测请求时，获取用户输入的、待预测的蛋白质序列；对所述蛋白质序列进行划分，获得相应的氨基酸片段；通过预先训练好的词典查询所述氨基酸片段对应的词向量，根据所述词向量生成所述蛋白质序列的特征值；根据所述蛋白质序列的特征值和预先训练好的机器学习模型，对所述蛋白质序列进行功能预测，生成并输出所述蛋白质序列的功能。
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