[发明专利]一种基于端到端模型的蛋白质序列特征信息学习方法在审
| 申请号： | 202210389236.3 | 申请日： | 2022-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN115035956A | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 侯艳 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G16B40/00 | 分类号： | G16B40/00;G16B25/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京盛凡佳华专利代理事务所(普通合伙) 11947 | 代理人： | 马红蕾 |
| 地址： | 100080*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及DTI预测模型领域，尤其为一种基于端到端模型的蛋白质序列特征信息学习方法。包括AttBiLSTMG模型，AttBiLSTMG为端到端模型，AttBiLSTMG模型采用双向LSTM，通过对较长蛋白质序列正向和反向学习得到较为全面的特征信息，AttBiLSTMG使用注意力机制得到与药物分子作用关系较强的氨基酸特征信息，为准确学习到药物分子与靶点蛋白特征的相互作用关系提供有用的特征信息，忽略无用氨基酸特征信息。本发明提供了端到端模型AttBiLSTMG直接对药物分子SMILES和蛋白序列字符串进行特征学习，不需要特征转换，以此预测药物靶点相互用作用，该模型基于注意力机制和双向LSTM对蛋白序列字符串进行特征提取，使用图神经网络GIN对药物分子图结构提取特征的一种基于端到端模型的蛋白质序列特征信息学习方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 端到端 模型 蛋白质 序列 特征 信息 学习方法 | ||
【主权项】：
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