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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明属于生物信息领域，具体涉及基于多视图语义的多级酶功能预测方法，其中包括深度学习、卷积神经网络、多头自注意力机制等技术。该方法包括，蛋白质序列的原始语义特征提取，深度语义特征模块，广度语义特征模块，词性注意力增强器，多视图自适应网络融合预测5个步骤。本方法先将蛋白质序列输入蛋白质预训练模型进行预处理，得到原始语义信息。再将原始语义信息输入到本方法提出的深度语义特征模块和广度语义特征模块中，获得深度语义特征和广度语义特征。将得到的原始、深度、广度语义特征输入到本方法词性注意力增强器和多视图自适应融合网络中，得到最终的酶功能预测结果。经过大量实验证明，本发明可以高效准确的预测酶功能。
主权项：1.基于多视图语义的多级酶功能预测方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：将蛋白质序列输入蛋白质预训练模型ESM2_3B进行预处理，得到并保存特征提取后的原始语义信息；步骤2：将步骤1中得到的原始语义信息输入到深度语义提取特征模块中，得到酶的深度语义特征；步骤3：将步骤1中得到的原始语义信息输入到广度语义提取特征模块中，得到酶的广度语义特征；步骤4：分别将步骤1、2、3中得到的原始、深度、广度语义特征输入到词性注意力增强器中，得到词性注意力增强后的原始、深度、广度语义特征；步骤5：将词性注意力增强后的原始、深度、广度语义特征输入到多视图自适应融合网络，训练并保存酶功能预测模型；步骤6：将需要预测的蛋白质序列经过步骤1处理后，输入到步骤5中保存好的酶功能预测模型中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 基于多视图语义的多级酶功能预测方法
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