[发明专利]基于深度学习的蛋白质赖氨酸丙二酰化位点预测方法在审
| 申请号： | 201911365158.8 | 申请日： | 2019-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN111081311A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 于彬;崔晓文;王明辉;王磊 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G16B15/00 | 分类号： | G16B15/00;G16B20/00 |
| 代理公司： | 昆明普发诺拉知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 53209 | 代理人： | 葛玉军 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的蛋白质赖氨酸丙二酰化位点预测方法，涉及生物信息技术领域。采用增强氨基酸组成、分组增强氨基酸组成、二肽偏离预期平均值、K近邻得分和BLOSUM62矩阵特征提取算法，把蛋白质序列的字符信息转化成数值向量并融合，得到特征空间，充分考虑到各潜在特征对于预测结果的影响。使用线性卷积神经网络计算得到丙二酰化位点特异性特征，通过最大池化层来选择相关特征并且降低特征维数，结合多层深度神经网络对丙二酰化位点和非丙二酰化位点进行分类，构建蛋白质丙二酰化位点预测模型DeepMal，使用10折交叉验证和独立测试数据集评估预测性能。模型DeepMal在评价指标上都取得显著的提高，有助于进一步促进深度学习在蛋白质功能预测中的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 蛋白质 赖氨酸 丙二酰化位点 预测 方法 | ||
【主权项】：
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