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

技术画像

应用场景

生物医药, 药物设计, 基因功能研究, 蛋白质工程

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

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图1
图2
图3

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (G16B20_00)

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:19 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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