[发明专利]一种基于卷积神经网络的DNA绑定残基预测方法在审

专利信息
申请号: 202010918314.5 申请日: 2020-09-03
公开(公告)号: CN112149881A 公开(公告)日: 2020-12-29
发明(设计)人: 胡俊;白岩松;郑琳琳;樊学强;张贵军 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/04;G16B30/00;G16B50/30
代理公司: 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 代理人: 王利强
地址: 310014 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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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。
搜索关键词: 一种 基于 卷积 神经网络 dna 绑定 残基 预测 方法
【主权项】:
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