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摘 要:本发明公开一种基于轻量级深度卷积网络的蛋白质扭转角预测方法,包括:基于PISCES服务器构建蛋白质扭转角数据集;从RCSB PDB数据库中抽取各蛋白质序列中每个氨基酸残基对应的扭转角Phi和Psi,并加入数据集中;将uniref90数据库与各蛋白质序列进行多序列比对,生成对应蛋白质序列的PSSM谱矩阵,基于PSSM谱矩阵及氨基酸的物理化学特性,构造蛋白质序列特征;设计残差模块,并基于该模块构建预测蛋白质扭转角的深度卷积网络模型;构建训练网络模型的损失函数;基于构建的损失函数训练网络模型;基于训练后的网络模型进行蛋白质扭转角的预测。本发明不仅能精确地预测蛋白质扭转角,还具有模型小,预测速度快的优点。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110759327.7 | 专利名称: | 一种基于轻量级深度卷积网络的蛋白质扭转角预测方法 |
申请日: | 2021-07-05 | 申请/专利权人 | 河南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河南省开封市顺河区明伦街85号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16B15/00搜分类 生命学 生物信息学 计算生物学 卷积网络搜索 |
公开/公告日: | 2021-11-05 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113611354A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |