[发明专利]一种基于图卷积神经网络的蛋白质自相互作用预测方法在审
| 申请号： | 202010638359.7 | 申请日： | 2020-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN111863121A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 王磊;闫欣 | 申请（专利权）人： | 枣庄学院 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16B40/00 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 李桂存 |
| 地址： | 277132 *** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种新型的蛋白质自相互作用预测方法，涉及机器学习和生物信息学领域。具体的：通过现有的数据库筛选出蛋白质的序列等信息，并进行预处理；使用位置特异性评分矩阵的构建，将蛋白质信息转化为PSSM矩阵（N*20）；再利用深度学习的图卷积神经网络算法，提取去蛋白质的高有效特征信息，极大的降低了数据维度；最后采用随机森林算法，对蛋白质自相互作用进行预测。本发明提供的方法能有效解决单一分类器计算量大，预测结果不准确的问题，将高维数据降维，并提取有效特征信息，同时保证最终预测准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 蛋白质 相互作用 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于枣庄学院，未经枣庄学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010638359.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
