[发明专利]一种基于自注意力图神经网络的蛋白质模型质量评估方法在审
| 申请号： | 202210245508.2 | 申请日： | 2022-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN115101121A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 刘栋;张贵军;刘俊;张彪;葛锋其;黄兆鸿 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G16B15/20 | 分类号： | G16B15/20;G16B40/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 赵芳 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度神经网络评估蛋白质结构模型质量的方法，设计了一种自注意的图神经网络能预测出蛋白质模型的质量，根据输入模型提取出特征：蛋白质模型中重原子编码、局部空间坐标、高斯距离谱和氢键编码，预测出蛋白质模型和天然蛋白每对氨基酸之间的相似度分数以及两者之间的整体相似度分数，从而判定蛋白质模型的质量。本发明将评估分数设在[0,1]，分数越高表示与真实的结构越接近。用庞大数据来学习结构相似性，在不依赖于真实结构的情况下，仅根据预测的模型来估计其每个残基的质量，对于进一步的模型精修以及挑选具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意 力图 神经网络 蛋白质 模型 质量 评估 方法 | ||
【主权项】：
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