[发明专利]一种基于多损失训练的蛋白质残基接触预测方法在审
| 申请号： | 202110764396.7 | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113571126A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 李章维;王晓飞;胡安顺 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00;G16B40/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 一种基于多损失训练的蛋白质残基接触预测方法，首先，输入待进行蛋白质残基接触预测的蛋白质序列；然后，从PDB库中收集已知蛋白质结构的蛋白质，并搜索序列库，得到MSA；再利用协方差矩阵表示蛋白质序列残基的进化信息，并在处理协方差矩阵奇异性时，利用矫正矩阵改变原有矩阵的不可逆，将协方差矩阵的逆矩阵作为神经网络的特征输入；其次，搭建深度神经网络框架，由于蛋白质接触图具有的对称性，采用多输出形式的预测接触图计算不同的Loss，共同作用于训练模型但不参与测试，在数据集上学习预测模型；最后，将待进行蛋白质残基接触预测的蛋白质特征输入模型中，将得到该蛋白质残基接触。本发明计算代价小、预测精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 损失 训练 蛋白质 残基 接触 预测 方法 | ||
【主权项】：
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