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申请/专利权人：大连工业大学
摘要：本发明公开了一种面向降血压肽活性的氨基酸序列预测方法，属于食品科学及生物学技术领域。所述方法包括：基于现有数据进行方差分析获得氨基酸种类敏感性和位置敏感性；在氨基酸种类敏感性的基础上，应用蒙特卡洛法和BP神经网络机器学习方法，预测敏感极性。本发明通过提出面向降血压肽活性的氨基酸种类敏感性、氨基酸种类在不同位置下的敏感极性、降血压肽链的位置敏感性计算方法，解决了在现有降血压肽氨基酸序列基础上，构建新的氨基酸序列的降血压肽问题，缩短了降血压肽的筛选过程，降低了筛选成本。
主权项：1.一种面向降血压肽活性的氨基酸序列预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1：收集降血压肽序列及其活性数据，设计两因素多水平的因子实验；S2：根据实验设计将实验数据拆分为面向氨基酸种类的实验数据和面向氨基酸位置的实验数据两组；S3：以面向氨基酸种类实验数据的组内数据和组间数据进行方差分析，获得不同氨基酸种类对降血压肽活性的统计F比；S4：以面向氨基酸位置实验数据的组内数据和组间数据进行方差分析，获得不同肽链位置对降血压肽活性的统计F比；S5：应用统计F比和F分布对肽链位置和氨基酸种类进行敏感性排序，计算不同氨基酸对应的降血压肽活性平均值；S6：应用蒙特卡洛法随机生成敏感极性赋予氨基酸种类敏感性，生成氨基酸综合敏感性，构建BP神经网络，建立氨基酸综合敏感性与EC50值之间的映射；S7：利用氨基酸综合敏感性和对应EC50值数据训练BP神经网络，预测敏感极性；S8：基于现有降血压肽，依据氨基酸种类敏感性、序列不同位置下的氨基酸敏感极性和肽链位置敏感性，预测面向降血压肽活性的敏感氨基酸序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连工业大学 一种面向降血压肽活性的氨基酸序列预测方法
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