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[发明专利]一种基于空间结构的蛋白质相互作用预测方法-CN201910979313.9有效
发明人：张利达;雷雨;洪剑伟;郑存俭;赵佳薇 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于空间结构的蛋白质相互作用预测方法，该方法包括如下步骤：(1)采集蛋白质三维空间结构标准数据；(2)构建蛋白质相互作用正、负样本数据集；(3)提取正、负样本数据集中的蛋白质三维空间结构标准数据的结构矩阵；(4)构建用于蛋白质相互作用预测的深度学习模型；(5)将正、负样本集中的结构矩阵输入至深度学习模型，训练深度学习模型；(6)获取目标蛋白质三维空间结构数据；(7)提取目标蛋白质三维空间结构数据的结构矩阵；(8)深度学习模型预测得到目标蛋白质相互作用的概率。与现有技术相比，本发明蛋白质三维空间结构数据能够提高模型对蛋白质相互作用的识别能力，大大提高蛋白质相互作用的预测准确性。
一种基于空间结构蛋白质相互作用预测方法

[发明专利]一种植物与病原菌蛋白质相互作用的预测方法-CN202011020892.3在审
发明人：张利达;郑存俭;刘源;孙方楠 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种植物与病原菌蛋白质相互作用的预测方法，包括步骤：1)收集宿主‑病原菌蛋白质互作阳性数据；2)收集蛋白质复合体模板空间结构，分析亚基对的互作界面；3)将宿主‑病原菌蛋白质序列进行同源结构建模，获取蛋白质同源空间结构模型；4)将蛋白质同源空间结构与蛋白质复合体模板空间结构进行比对，获取结构特征；5)提取非结构特征；6)基于结构特征和非结构特征，搭建机器学习模型并测试调整，对基因组尺度的水稻‑稻瘟病菌蛋白质互作进行预测。与现有技术相比，本发明充分借助已测定的蛋白质结构数据，及同源、结构域互作等信息，能够有效、快速、简捷地提取植物‑病原菌蛋白质相关互作特征信息。
一种植物病原菌蛋白质相互作用预测方法

[发明专利]一种基于深度学习的植物蛋白质互作网络构建方法-CN201910262202.6在审
发明人：赵佳薇;张利达;雷雨;郑存俭;洪剑伟 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-04-02 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的植物蛋白质互作网络构建方法，包括以下步骤：1)获取蛋白质互作对11个特征数据；2)筛选获得训练集及测试集；3)构建深度学习分类模型；4)对深度学习分类模型的参数进行批量优化，获得最佳优化参数组合的分类模型；5)根据最佳优化参数组合分类模型对全基因组所有可能两两互作蛋白对进行互作关系预测；6)根据互作关系预测结果构建蛋白质互作网络。与现有技术相比，本发明具有预测准确、建模效率高等优点。
分类模型植物蛋白质网络构建优化参数构建蛋白质学习全基因组特征数据预测结果测试集训练集预测建模蛋白筛选优化网络