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申请/专利权人：深药科技(苏州)有限公司
摘要：本发明涉及一种基于深度对比学习的蛋白质与多肽绑定位点预测方法，通过初始深度对比学习神经网络模型，对蛋白质结构和蛋白质序列进行一致性表征，从而提升海量蛋白质序列表征的鉴别性；从蛋白质序列出发，充分利用了海量蛋白质序列数据，并训练目标深度残差神经网络模型，进一步地提升了蛋白质与多肽绑定位点的预测性能。
主权项：1.一种基于深度对比学习的蛋白质与多肽绑定位点预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取蛋白质结构、蛋白质序列信息、多肽序列信息和蛋白质与多肽的结构配对数据；构建初始深度对比学习神经网络模型；根据所述蛋白质与多肽的结构配对数据对所述初始深度对比学习神经网络模型进行训练，直至对结构配对数据和结构不配对数据进行标注，训练完成，输出目标深度对比学习神经网络模型；将所述蛋白质结构和所述蛋白质序列信息输入至所述目标深度对比学习神经网络模型，生成结构表征和序列表征；构建初始深度残差神经网络模型；根据所述蛋白质序列信息和所述多肽序列信息对所述初始深度残差神经网络模型进行训练，生成残基位点，直至所述残基位点为多肽绑定位点，训练完成，输出目标深度残差神经网络模型；将所述序列表征输入至所述目标深度残差神经网络模型，生成多肽绑定位点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深药科技(苏州)有限公司 一种基于深度对比学习的蛋白质与多肽绑定位点预测方法
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