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[发明专利]兼顾分子结构与序列挖掘的多视角酶功能预测方法-CN202310445726.5在审
发明人：邓赵红;于管青;吴敬;未志胜;王蕾;王士同 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：本发明属于智能细胞生物识别领域，具体涉及一种兼顾分子结构与序列挖掘的多视角酶功能预测方法。该方法包括：初始酶特征构建，深度酶序列特征构建，深度酶结构特征构建，基于TSK模糊系统的模型训练与预测4个阶段。本方法将酶的结构特征和序列特征视为两个不同的视角，通过构造一个全新的多视角深度网络来从不同模态抽取、交叉、鉴别信息，并能实现对多视角酶数据间互补性与一致性信息的挖掘，采用多视角TSK模糊系统模型训练多视角特征，从而实现最终的酶功能预测。本方法兼顾了酶的序列特征和结构特征，使得预测信息更加完备，通过TSK模糊系统，能够很好地在新的网络中重新学习酶的序列与结构特征。
兼顾分子结构序列挖掘视角功能预测方法

[发明专利]基于多视角多尺度多注意力机制的蛋白质功能预测方法-CN202310381110.6在审
发明人：邓赵红;王中宇;吴敬;未志胜;王蕾;王士同 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明属于蛋白质序列智能功能预测领域，涉及一种基于多视角多尺度多注意力机制的蛋白质功能预测方法。该方法包括训练阶段和使用阶段两部分，训练阶段初始多视角特征提取模块、多视角深度多尺度多注意力分类器学习模型和多视角自适应决策网络。初始多视角特征提取模块使用四种编码特征从蛋白质序列中提取特征，分别为基于独热编码的序列特征、基于进化信息的序列特征、基于深度语义模型的序列特征以及基于重叠理化特性编码的序列特征。本发明为每个视角设计特定的多尺度多注意力深度神经网络模型，提取深度特征并完成对蛋白质功能的初步预测。最后，引入了多视角自适应决策机制，以平衡每个视角对最终预测结果的相对重要性。
基于视角尺度注意力机制蛋白质功能预测方法

[发明专利]基于多视图深度交互学习的多级酶功能预测方法-CN202310103283.1在审
发明人：邓赵红;唐文亮;吴敬;未志胜;王蕾;王士同 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明属于智能细胞生物识别领域，涉及一种基于多视图深度交互学习的多级酶功能预测方法。该方法的主要过程如下：首先，将酶序列转换为溶剂可及性和二级结构的组合视图、包含进化信息的PSSM视图以及结构域视图，从而构建出初始的多视图特征数据；然后，将上述三个原始视图输入到不同的深度特异性网络模块，以获得各视图的深层特异性信息；进一步地，设计一个深度视图交互网络来提取视图间的交互性信息；最后，将各视图的特异性信息以及它们的交互性信息导入到一个后续的多视图自适应损失加权分类模块中进行协同训练，从而训练出最终的预测模型。
基于视图深度交互学习多级功能预测方法