[发明专利]蛋白质亚细胞定位的空间蛋白质组学深度学习预测方法有效
| 申请号： | 202210757754.6 | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN115064207B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 郭雪江;李妍;司徒成昊;王兵 | 申请（专利权）人： | 南京医科大学 |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00;G16B40/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 | 代理人： | 许轲;徐冬涛 |
| 地址： | 211166 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种蛋白质亚细胞定位的空间蛋白质组学深度学习预测方法，该方法包括：基于蛋白质亚细胞分离组分定量的空间蛋白质组质谱数据，使用差分矩阵捕获每个蛋白质在不同亚细胞分离组分中的变化轨迹来构建特征图谱；利用卷积神经网络的提取蛋白质特征图谱的深度图特征；利用卷积注意力机制模块对深度图特征进行自适应特征优化；进而使用深度神经网络来预测蛋白质亚细胞定位；使用已知亚细胞定位的蛋白质作为训练集进行五折交叉验证，对未知亚细胞定位的蛋白质进行预测；控制蛋白质亚细胞定位的错误发现率，获得高可信度的蛋白质亚细胞定位预测结果。本发明能高效、准确地实现蛋白质亚细胞定位预测，并促进空间蛋白质组学的未来发展和应用。 | ||
| 搜索关键词： | 蛋白质 细胞 定位 空间 深度 学习 预测 方法 | ||
【主权项】：
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