发明专利 已授权

基于多视图深度交互学习的多级酶功能预测方法

📄 申请号:CN202310103283.1 📄 发布日:2026/10/29

著录项目信息

申请日
2023-02-13
公开号
CN116312851B
公开日
2026-02-24
申请人
江南大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

生物医药, 酶工程, 合成生物学, 工业生物催化, 蛋白质功能注释

摘要

本发明属于智能细胞生物识别领域,涉及一种基于多视图深度交互学习的多级酶功能预测方法。该方法的主要过程如下:首先,将酶序列转换为溶剂可及性和二级结构的组合视图、包含进化信息的PSSM视图以及结构域视图,从而构建出初始的多视图特征数据;然后,将上述三个原始视图输入到不同的深度特异性网络模块,以获得各视图的深层特异性信息;进一步地,设计一个深度视图交互网络来提取视图间的交互性信息;最后,将各视图的特异性信息以及它们的交互性信息导入到一个后续的多视图自适应损失加权分类模块中进行协同训练,从而训练出最终的预测模型。

常见问题

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN116312851B

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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: (G16C20_30)

议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:6 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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