一种基于深度卷积神经网络的DNA绑定残基预测方法
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摘要
一种基于深度卷积神经网络的DNA绑定残基预测方法，首先，根据输入的残基数为L待进行配体绑定残基预测的蛋白质序列信息，使用psi‑blast程序和PSSpred程序获取矩阵PSSM和PSS；然后，将两个矩阵组合为一个特征矩阵F；其次，我们将蛋白质序列处理成残基样本；再次，搭建深度卷积神经网络，利用已知绑定残基的蛋白质序列构建数据集，并将数据集划分为M组数据子集，利用这十组数据子集训练出M个网络模型；最后，将待进行预测的蛋白质序列处理成残基样本，并输入到被训练过的M个网络模型中，综合这M个模型的预测结果，预测蛋白质序列中的残基是否为绑定残基。本发明计算代价小、预测精度高。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度卷积神经网络的DNA绑定残基预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111785321A
申请号 ：
CN202010533489.4
公开（公告）日 ：
2020-10-16
申请日 ：
2020-06-12
授权号 ：
CN111785321B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
胡俊白岩松樊学强郑琳琳张贵军
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下城区潮王路18号
代理机构 ：
杭州斯可睿专利事务所有限公司
代理人 ：
王利强
优先权 ：
CN202010533489.4
主分类号 ：
G16B20/00
IPC分类号 ：
G16B20/00 G16B50/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16B
生物信息学，例如特别适用于计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关数据处理的信息与通信技术
G16B20/00
特别适用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如基因型-表型关联的ICT
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2020-11-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16B 20/00
申请日 : 20200612
申请日 : 20200612
2020-10-16 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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