[发明专利]一种深度神经网络框架预测蛋白质磷酸化的方法在审
| 申请号： | 202110811509.4 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113539364A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 李重;周赳;王世洋 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G16B25/00 | 分类号： | G16B25/00;G16B30/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州敦和专利代理事务所(普通合伙) 33296 | 代理人： | 姜术丹 |
| 地址： | 310000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度神经网络框架预测蛋白质磷酸化的方法，包括(1)搭建集成深度神经网络框架：由ACNet和多尺度CapsNet两种网络集成得到深度神将网络框架；(2)数据集的选取：磷酸化数据集PhosphoData1训练集、多个独立测试集；(3)使用信息增益方法优化过的融合特征作为网络输入特征；(4)使用步骤(1)搭建的集成深度神经网络框架在数据集上预测模型；(5)模型参数设置；(6)将待测蛋白质序列输入模型，预测出该蛋白是否有磷酸化位点及其位置。该方法对研究蛋白质翻译后修饰位点、分析蛋白质的功能以及药物研究等方面具有重要的指导意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 神经网络 框架 预测 蛋白质 磷酸化 方法 | ||
【主权项】：
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