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申请/专利权人：安徽农业大学
摘要：本发明公开了一种基于生物分词的抗病毒肽预测方法，属于抗病毒肽药物预测技术领域，包括以下步骤：S1：构建数据集；S2：生物分词处理；S3：生物分词特征表示；S4：构建生物分词预测模型；S5：模型训练；S6：利用模型进行预测。本发明使用生物分词将肽序列表示为自然语言处理中的句子，然后使用Word2Vec来获取这些生物分词的嵌入表示，基于生物分词的嵌入表示，构建了生物分词预测模型，实现了对抗病毒肽更高的预测精度，并通过将本发明生物分词预测模型与其他最先进的模型进行比较，证明了所提出的生物分词方法的有效性。
主权项：1.一种基于生物分词的抗病毒肽预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建数据集建立基准数据集，将基准数据集划分为两个派生数据集，分别为训练集与测试集；S2：生物分词处理根据肽的二级结构中蛋白质α螺旋结构和环状结构的特点，对肽的一级结构序列进行分词处理，得到生物分词处理后的两种序列；S3：生物分词特征表示将生物分词处理后的两种序列分别输入到Word2Vec预测模型中，通过Word2Vec嵌入方法将固定长度的单词表示为一维向量，将通过两种序列得到的一维向量分别组合得到两个特征矩阵；S4：构建生物分词预测模型将通过CNN网络和Transformer模型形成的混合神经网络作为生物分词预测模型的第一通道，将另外的单个Transformer模型作为生物分词预测模型的第二通道，结合全连接网络构成生物分词预测模型；S5：模型训练将训练集中的肽序列进行步骤S2、S3的处理，得到生物分词特征表示后的两个特征矩阵，将两个特征矩阵分别输入生物分词预测模型进行训练，得到训练后的生物分词预测模型；S6：利用模型进行预测利用步骤S5中训练后的生物分词预测模型对测试集中的抗病毒肽进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽农业大学 一种基于生物分词的抗病毒肽预测方法
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