[发明专利]蛋白质检索模型构建方法、检索方法、设备和存储介质在审
| 申请号： | 201910785465.5 | 申请日： | 2019-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN110556159A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 彭玉旭;彭贤;张广平;罗元盛;黄园媛 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00;G16B50/30 |
| 代理公司： | 44205 广州嘉权专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 赵琴娜 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种蛋白质检索模型构建方法、检索方法、设备和存储介质，对数据集中的所有蛋白质分别生成溶剂排除表面的三角网格，对三角网格进行去冗余和去噪声的简化处理，缩短检索时间，提高检索效率；检索算法融合WKS与HKS两种算法，保持了形状描述符在转换过程中的不变性，加强了形状描述符对蛋白质变形的不敏感性，提高了检索精度。 | ||
| 搜索关键词： | 检索 形状描述符 三角网格 蛋白质 不敏感性 存储介质 检索模型 检索算法 检索效率 简化处理 溶剂排除 数据集中 种蛋白质 转换过程 变形的 不变性 去噪声 冗余 构建 算法 融合 申请 | ||
【主权项】：
1.一种蛋白质检索模型构建方法，其特征在于，包括：/n对数据集中的所有蛋白质分别生成溶剂排除表面的三角网格，并进行简化和缺陷修复；/n用WKS算法计算经前一步骤处理后所有三角网格每个顶点的WKS特征，选取适量的WKS特征，用K均值算法进行聚类，生成第一词典，根据每个蛋白质的三角网格的每个顶点的WKS特征和所述第一词典，计算相应蛋白质的第一BoF特征；用HKS算法计算经前一步骤处理后所有三角网格每个顶点的HKS特征，选取适量的HKS特征，用K均值算法进行聚类，生成第二词典，根据每个蛋白质的三角网格的每个顶点的HKS特征和所述第二词典，计算相应蛋白质的第二BoF特征；/n将每一个蛋白质的所述第一BoF特征和第二BoF特征进行归一化处理并拼接，得到每一个蛋白质的第三BoF特征；/n根据不同蛋白质的第三BoF特征的差异程度进行相似度评估；/n模型训练，确定所述三角网格模型面大小及所述第一词典和第二词典大小。/n
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