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专利名称：基于深度中心点模型的蛋白质折叠识别方法及系统申请号：2022101801177 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：生命学生物信息学计算生物学相似专利发布日：2025/03/25
摘要：本发明属于计算生物学技术领域，公开一种基于深度中心点模型的蛋白质折叠识别方法及系统，该方法的目标是学习一个将每个蛋白质链映射为单位向量的深度嵌入网络，使得在嵌入空间中折叠类型相同的蛋白质链距离较近，折叠类型不同的蛋白质链距离较远。为此，本发明首先采用预训练的蛋白质语言模型将蛋白质的氨基酸序列表示成嵌入特征矩阵，然后通过同时最小化每个蛋白质链与其目标中心点的距离和最大化每个蛋白质链与其他非目标中心点的距离来学习深度嵌入网络，最后基于学习的深度嵌入网络进行蛋白质折叠类别的预测。总之，本发明通过采用深度嵌入学习技术能够精确地预测蛋白质的折叠类别。

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