[发明专利]基于卷积神经网络的精液蛋白质的预测方法有效
| 申请号： | 201911073759.1 | 申请日： | 2019-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN110827923B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 黄岚;邵丹;王岩;何凯;杨森;白天 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G16B40/20 | 分类号： | G16B40/20;G16B30/00;G16B15/00 |
| 代理公司： | 长春市吉利专利事务所(普通合伙) 22206 | 代理人： | 李晓莉 |
| 地址： | 130000 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络的精液蛋白质的预测方法属于大数据、人工智能技术领域。本发明将现有文献和数据库的精液中已经被生物实验验证的蛋白质列表作为模型训练的正样本；在Pfam蛋白质家族信息数据库中删除正样本对应的蛋白质家族信息，在剩余的蛋白质家族信息数据库中查找家族中蛋白质数量超过5个的蛋白质家族，从这些蛋白质家族中随机选取5个蛋白质信息作为模型训练的负样本。将正样本和负样本数据分成训练集、验证集和测试集。对蛋白质特征进行特征选择，搭建模型，用训练集训练模型，验证集进行调参，测试集进行性能评价。输入为蛋白特征，输出为预测结果，提高了精液预测的准确率，最终实现精液蛋白的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 精液 蛋白质 预测 方法 | ||
【主权项】：
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