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发明专利
已授权
一种基于卷积神经网络的DNA绑定残基预测方法
📄 申请号:CN202010918314.5
📄 发布日:2026/08/04
著录项目信息
申请日
2020-09-03
公开号
CN112149881B
公开日
2023-12-29
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
G16B20_00
IPC 分类号
G16B20_00
,
G06N3_0464
,
G06F18_214
,
G16B30_00
,
G16B50_30
,
技术画像
所属领域
卷积神经网络
人工智能算法
生物信息学
蛋白质结构预测
神经网络
卷积神经网络
应用场景
生物医药, 药物设计, 基因功能研究, 蛋白质工程
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摘要
一种基于卷积神经网络的DNA绑定残基预测方法,首先,根据输入残基数为L的待进行DNA绑定残基预测的蛋白质序列信息,分别使用HHblits、PSIPRED、SANN和I‑LBR程序获取特征矩阵PSFM、PSS、PSA和ILBR;然后,将以上四个矩阵组合为一个特征矩阵F并将其转化为特征张量;其次,我们将蛋白质序列处理成残基样本;再次,搭建卷积神经网络,利用已知绑定残基的蛋白质序列构建数据集并训练所搭建的网络;最后,将待进行预测的蛋白质序列的残基样本输入到训练的模型中,根据模型输出概率是否大于判定阈值threshold,进而判断对应的残基是否为DNA绑定残基。本发明计算代价小、预测精度高。
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
一种检测工业品不规则缺陷的方法
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覆盖
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委托待转让
📌 交易状态:
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