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专利名称：一种基于深度对比学习的酶功能预测方法申请号：2023111310049 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：功能预测相似专利发布日：2025/08/05
摘要：本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于深度对比学习的酶功能预测方法，其中包括深度学习、对比学习、卷积神经网络等技术。首先，使用蛋白质语言预训练模型ESM‑2对蛋白质序列进行预处理，并计算预处理后各类酶的聚类中心之间的欧氏距离，存储为成对距离矩阵；其次，将预处理后的样本作为输入，训练基于对比学习构建的并行卷积神经网络，并在训练过程中更新成对距离矩阵，保存训练好的模型；最后，对需要预测的蛋白质序列进行预处理，将其输入训练好的模型得到预测向量，计算预测向量与各类酶的聚类中心的距离，选取距离较近的类的标签作为预测结果。本发明提出的方法有效提高了酶功能预测的正确率。

专利名称：一种基于深度学习的DNA序列功能预测方法申请号：2023110758058 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：功能预测相似专利发布日：2025/08/05
摘要：本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于深度学习的DNA序列功能预测方法。该方法的核心思想是首先使用密集卷积网络的多个密集块提取DNA数据的局部特征，然后使用双向长短期记忆网络基于密集卷积网络输出的特征进一步提取DNA数据的长序列特征，最后将提取的特征输出到全连接层与数据标签建立映射关系。以上所述三个部分被融合到一个深层架构中，使用监督学习方法基于反向传播算法迭代训练即可获得最优参数。这种方法可以将密集卷积网络和长短期记忆网络的特征提取能力进一步融合，有效提升了深层架构预测DNA序列功能的性能。

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