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申请/专利权人：深圳先进技术研究院
摘要：本发明公开了基于图卷积神经网络模型的蛋白质分子模拟结果分析方法，本发明通过图卷积神经网络模型完成分子模拟结果的分析和降维，并通过引入注意力机制可视化了分子间相互作用力的强弱和分子对微观状态的贡献值，提升了模型的可解释性。解决了现有的蛋白质分子模拟结果分析方法存在结构特征子集选择困难和模型可解释性不足的问题。
主权项：1.一种基于图卷积神经网络模型的蛋白质分子模拟结果分析方法，其特征在于，所述方法包括：将固定滞后时间前后分别对应的蛋白质轨迹输入已训练的图卷积神经网络模型；获取所述图卷积神经网络模型输出的两个所述蛋白质轨迹各自的变换表示；所述图卷积神经网络模型包括：建图模块，用于将两个所述蛋白质轨迹中的蛋白质结构分别转化为对应的图表示，其中，所述图表示由节点的特征和边的特征组成；所述节点基于原子或者氨基酸建立，所述边用于表征节点之间的关系；节点嵌入通过随机初始化或者One-Hot编码完成；边嵌入通过高斯分布计算得到；图卷积模块，用于将两个所述图表示的节点嵌入分别在若干图卷积交互层中更新，其中，每一所述图卷积交互层包含节点之间的连续卷积；注意力层，用于学习边嵌入对更新下一层中传入节点嵌入的重要性；池化层，用于根据学习到的节点嵌入，为两个所述蛋白质轨迹分别生成一个图嵌入；Softmax层，用于根据两个所述图嵌入分别确定两个所述蛋白质轨迹各自的所述变换表示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳先进技术研究院 基于图卷积神经网络模型的蛋白质分子模拟结果分析方法
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