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一种深度神经网络框架预测蛋白质磷酸化的方法

📄 申请号：CN202110811509.4 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2021-07-19

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16B25_00

IPC 分类号

技术画像

所属领域

深度神经网络深度学习生物信息学蛋白质组学神经网络深度神经网络

应用场景

生物医药, 蛋白质组学, 药物研发, 疾病标志物发现

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摘要

本发明公开了一种深度神经网络框架预测蛋白质磷酸化的方法，包括(1)搭建集成深度神经网络框架：由ACNet和多尺度CapsNet两种网络集成得到深度神将网络框架；(2)数据集的选取：磷酸化数据集PhosphoData1训练集、多个独立测试集；(3)使用信息增益方法优化过的融合特征作为网络输入特征；(4)使用步骤(1)搭建的集成深度神经网络框架在数据集上预测模型；(5)模型参数设置；(6)将待测蛋白质序列输入模型，预测出该蛋白是否有磷酸化位点及其位置。该方法对研究蛋白质翻译后修饰位点、分析蛋白质的功能以及药物研究等方面具有重要的指导意义。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种高效预测革兰氏阴性菌Ⅲ型和Ⅳ型效应蛋白的方法

当前第 / 件

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