[发明专利]一种基于机器学习的酰基高丝氨酸内酯合成酶的预测方法在审
| 申请号： | 202210334125.2 | 申请日： | 2022-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN114639440A | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 王瑾丰;胡洁;胡海冬;吴兵;任洪强 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G16B5/00 | 分类号： | G16B5/00;G16B40/00;G16B50/00;G06N20/00;C12N9/10 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 刘红阳 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的酰基高丝氨酸内酯合成酶的预测方法，包括以下步骤：(1)构建酰基高丝氨酸内酯合成酶的蛋白质数据集合；(2)提取蛋白质数据集合的特征向量；(3)提取最优特征组合；(4)选择最优的机器学习算法，并构建基于机器学习的酰基高丝氨酸内酯合成酶的预测模型；(5)基于建立的预测模型从高通量待预测蛋白质数据中预测可能的酰基高丝氨酸内酯合成酶。本发明提供的方法可以快速有效且准确地预测识别革兰氏阴性细菌中的主要群体传感应信号分子酰基高丝氨酸内酯的合成酶，实现对污水生物处理系统微生物的群体感应属性的精准预测，为污水生物处理系统处理效能的调控奠定重要基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 酰基高 丝氨酸 内酯 合成 预测 方法 | ||
【主权项】：
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