发明专利已授权

一种基于自注意力图神经网络的蛋白质模型质量评估方法

Name: 一种基于自注意力图神经网络的蛋白质模型质量评估方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2022102455082
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210245508.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-03-14

公开号

CN115101121B

公开日

2025-01-10

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16B15_20

IPC 分类号

G16B15_20 , G16B40_00 , G06N3_042 , G06N3_045 , G06N3_084 , G06N3_0985 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络自注意力机制蛋白质结构评估

应用场景

蛋白质结构预测, 创新药物研发, 结构生物学研究, 蛋白质功能注释

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摘要

一种基于深度神经网络评估蛋白质结构模型质量的方法，设计了一种自注意的图神经网络能预测出蛋白质模型的质量，根据输入模型提取出特征：蛋白质模型中重原子编码、局部空间坐标、高斯距离谱和氢键编码，预测出蛋白质模型和天然蛋白每对氨基酸之间的相似度分数以及两者之间的整体相似度分数，从而判定蛋白质模型的质量。本发明将评估分数设在[0,1]，分数越高表示与真实的结构越接近。用庞大数据来学习结构相似性，在不依赖于真实结构的情况下，仅根据预测的模型来估计其每个残基的质量，对于进一步的模型精修以及挑选具有重要意义。

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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

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当前第 / 件

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