[发明专利]一种基于深度残差神经网络的蛋白质残基接触图预测方法在审
| 申请号： | 202010461169.2 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111667880A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 胡俊;樊学强;郑琳琳;白岩松;张贵军 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16B50/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度残差神经网络的蛋白质残基接触图预测方法，首先，输入待进行蛋白质残基接触图预测的蛋白质序列；然后，对蛋白质序列利用20种常见氨基酸的one‑hot表示形式将蛋白质序列转换成一个20×L的矩阵，把蛋白质序列信息数字化，利用20×L的矩阵计算得到20×L×L的协方差张量，即输入网络的特征；其次，搭建深度残差神经网络框架，从PDB库中收集已有蛋白质接触标签的蛋白质序列和标签，计算蛋白质序列的特征张量，与对应的标签组成数据集，使用深度残差神经网络框架在数据集上学习预测模型；最后，将待进行蛋白质残基接触图预测的蛋白质特征张量输入模型，则得到该蛋白质序列残基接触图。本发明计算代价小、预测精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 蛋白质 残基 接触 预测 方法 | ||
【主权项】：
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