[发明专利]基于机器学习的海藻固碳蛋白预测方法及系统有效
| 申请号： | 202011189909.8 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112309495B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 高瑞;张甘;刘治平 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00;G16B40/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的海藻固碳蛋白预测方法及系统，包括：获取海洋藻类蛋白质序列数据，对所述数据进行特征提取；对提取的特征进行筛选后，输入到训练好的机器学习分类器；输出海藻固碳蛋白的预测结果。本发明采用机器学习算法来预测蛋白质是否具有固碳功能，相比于基于传统的生物化学实验来对大量的生物序列进行分析的方式，能够有效节省人力物力，避免引入人为误差对结果或造成干扰，具有更高的预测效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 海藻 蛋白 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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