[发明专利]一种基于深度学习的蛋白质模型质量评估方法在审
| 申请号： | 202210186433.5 | 申请日： | 2022-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN114530195A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 张贵军;郭赛赛;刘俊;杨涛;冯琼琼;余众泽;周晓根 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G16B15/20 | 分类号： | G16B15/20;G16B5/20;G16B30/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 赵芳 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的蛋白质模型质量评估方法，首先在PISCES服务器中筛选出设定蛋白质长度、最大序列冗余度和分辨率的蛋白质索引，然后从PDB库中下载相应蛋白质结构信息；使用RosettaCM比较建模、天然结构的随机位置插入片段进行扰动、trRosetta进行深度学习指导折叠三种方法生成每个蛋白在不同模型质量分布上的诱饵结构，构建数据集；对数据集中的每一个蛋白质天然结构及其诱饵结构提取一维、二维三维特征信息；再经过一系列三维卷积层生成的输出张量将被展平，并与其它一维特征串联后进行垂直和水平条带化，与其它二维特征结合在一起，得到141×L×L的特征图输入到二维卷积残差网络进行训练。本发明预测效率与准确性较高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 蛋白质 模型 质量 评估 方法 | ||
【主权项】：
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