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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要：本发明涉及模型构建技术领域，具体公开了一种特异性肌红蛋白质预测模型的构建方法，包括如下步骤：从Uniprot数据库获取基准数据集，分别构建计算蛋白质序列的位置特异性打分矩阵、计算蛋白质序列的隐马尔科夫图谱及计算蛋白质序列加权观测矩阵，然后构建获得肌红蛋白质预测模型。本发明提供的模型构建方法获得的模型识别特异性肌红蛋白质的敏感性、特异性和准确率均显著提升。
主权项：1.一种特异性肌红蛋白质预测模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：基准数据集的构建：从Uniprot数据库获取肌红蛋白数据集DM、血红蛋白数据集DH和其他类型蛋白质数据集Dother作为基准数据集；在基准数据集中随机抽取肌红蛋白数据集DM的70%数据、血红蛋白数据集DH的70%数据和其他类型蛋白质数据集Dother的70%数据，作为基准训练集；基准数据集中的剩余数据作为基准测试集；特征构造部分获得：特征构造部分包括蛋白质序列的位置特异性打分矩阵、蛋白质序列的隐马尔科夫图谱和蛋白质序列加权观测矩阵；使用MMseqs程序计算基准训练集和基准测试集中蛋白质序列的位置特异性打分矩阵，使用HH-suite3程序计算基准训练集和基准测试集中蛋白质序列的隐马尔科夫图谱，使用PSIBLAST程序计算基准训练集和基准测试集中蛋白质序列加权观测矩阵；模型构建：根据基准训练集、基准测试集和特征构造部分，使用Bi-LSTM构建肌红蛋白质预测模块和血红蛋白质预测模块，并构建特异性肌红蛋白质预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(衢州) 一种特异性肌红蛋白质预测模型的构建方法
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