[发明专利]基于深度学习模型预测抗体翻译后修饰位点的方法和系统在审
| 申请号： | 202311191034.9 | 申请日： | 2023-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN116935964A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 司马鹏 | 申请（专利权）人： | 苏州创腾软件有限公司 |
| 主分类号： | G16B25/10 | 分类号： | G16B25/10;G06F18/214;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京悦和知识产权代理有限公司 11714 | 代理人： | 司丽春;刘青霞 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于深度学习模型预测抗体翻译后修饰位点的方法和系统，所述方法包括：获取待预测抗体的蛋白质序列；将所述待预测抗体的蛋白质序列输入预先训练的修饰位点预测模型，以得到所述修饰位点预测模型输出的修饰位点预测结果；其中，所述修饰位点预测模型是基于预先构建的注意力卷积神经网络框架和胶囊网络框架、利用抗体样本的蛋白质序列以及抗体样本对应的修饰位点进行训练得到的。利用预先训练的深度学习模型对多种修饰位点进行快速、准确的预测，解决了现有技术中修饰位点预测过程复杂耗时，泛化能力较差的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 预测 抗体 翻译 修饰 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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