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一种基于深度学习的多态蛋白质残基间距离预测方法

Name: 一种基于深度学习的多态蛋白质残基间距离预测方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2023110743279
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311074327.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-08-23

公开号

CN117198389B

公开日

2025-10-21

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 , G06F18_214 , G06N3_0464 , G06N3_048 ,

技术画像

所属领域

蛋白质结构预测蛋白质结构预测深度学习生物信息学

应用场景

药物研发, 蛋白质结构预测, 结构生物学研究, 生物医学研究, 计算生物学分析

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摘要

一种基于深度学习的多态蛋白质残基间距离预测方法，首先在蛋白质灵活性数据库PDBflex中筛选出设定长度和序列冗余度的蛋白质，找出多态蛋白质结构差异最大的两个结构，对于每个结构，提取其一维、二维、三维特征，不同维度的特征通过一系列卷积、展开并拼接在一起，最后经过一种使用残差网络、三角乘法更新和轴向注意机制的深度神经网络，预测出多态蛋白质残基间距离绝对差，再得出多态蛋白质残基间距离。本发明能有效的预测出多态蛋白质残基间距离，对于进一步预测多态蛋白质的构象集合具有重要意义。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN117198389B

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……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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