一种基于深度卷积网络的ATP绑定残基预测方法[CN202011262890.5] - 浙江工业大学

专利申请

2020-11-12
公布公告

2024-03-22
授权日期

2024-03-22
终止

2034-03-20

一种基于深度卷积网络的ATP绑定残基预测方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN202011262890.5 申请日期： 2020-11-12 专利主类别： G16B15/20 {{ classMap["G16B15/20"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

专利分类项目

G16B15/20 :

G06N3/0464 :

G06N3/06 : 物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现

专利注册信息

初审公告期号	2020-11-12	初审公告日期	2024-03-22
注册公告期号	2024-03-22	注册公告日期	2024-03-22
专用权期限	2024-03-22 - 2034-03-20	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

一种基于深度卷积网络的ATP绑定残基预测方法，根据输入待进行ATP绑定残基预测的蛋白质序列信息P，其残基个数为L，使用HHblits程序获取包含M条序列的多序列联配信息；计算这M条序列的对应位置与20种残基对应位置出现相同类型的频率，得到位置特异性频率矩阵；采用滑动窗口技术对位置特异性频率矩阵中的每个残基进行特征视图处理，并将这些特征视图扩展为特征张量；搭建深度卷积网络并利用已知ATP绑定残基的蛋白质序列生成对应的特征张量对该网络进行训练；将待预测的蛋白质序列生成的特征张量输入到训练好的深度卷积网络模型中，预测蛋白质序列中的残基是否为ATP绑定残基。本发明计算代价小、预测精度高。

法律进度