[发明专利]基于深层图卷积网络的蛋白质-蛋白质相互作用位点预测方法有效
| 申请号： | 202110502536.3 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113192559B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 杨跃东;袁乾沐;卢宇彤 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G16B25/00 | 分类号： | G16B25/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深层图卷积网络的蛋白质‑蛋白质相互作用位点预测方法，包括步骤如下：根据蛋白质的序列和结构信息，提取节点特征矩阵和包含边信息的邻接矩阵，共同构成蛋白图表征；采用基于初始残差和恒等映射的深层图卷积；深层图卷积的最后一层图卷积层的输出输入一个多层感知机，完成构建深层图卷积神经网络；将训练数据提取得到蛋白图表征，采用五折交叉验证方法对深层图卷积神经网络进行训练；将待测数据通过提取得到蛋白图表征，并输入训练好的深层图卷积神经网络，实现对蛋白‑蛋白相互作用位点的预测。本发明能更充分地利用蛋白质空间结构信息，进一步提高蛋白‑蛋白相互作用位点预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深层 图卷 网络 蛋白质 相互作用 预测 方法 | ||
【主权项】：
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