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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本申请涉及一种CCS预测模型构建方法、装置、设备及可读存储介质，涉及生物信息学技术领域，包括获取肽段CCS训练集，肽段CCS训练集包括多个肽段序列以及与各个肽段序列一一对应的实验CCS值；基于one‑hot向量对每个肽段序列中的多个氨基酸进行编码得到氨基酸向量，将每个氨基酸向量与对应的肽段序列进行编码得到对应的二维矩阵；基于二维矩阵和实验CCS值对编码‑解码模型进行训练，生成CCS预测模型，编码‑解码模型包括编码部分和解码部分，编码部分的亚编码器包括多头自注意力网络和前回馈网络，解码部分包括卷积神经网络和四层全连接网络。本申请可实现对肽段CCS的准确和高效的预测。
主权项：1.一种CCS预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取肽段CCS训练集，所述肽段CCS训练集包括多个肽段序列以及与各个肽段序列一一对应的实验CCS值；基于one-hot向量对每个肽段序列中的多个氨基酸进行编码得到氨基酸向量，将每个氨基酸向量与对应的肽段序列进行编码得到对应的二维矩阵；基于所述二维矩阵和所述实验CCS值对编码-解码模型进行训练，生成CCS预测模型，所述编码-解码模型包括编码部分和解码部分，所述编码部分包括数据预处理模块、一层全连接网络和多个串联的亚编码器，每个所述亚编码器包括多头自注意力网络和前回馈网络，所述解码部分包括卷积神经网络和四层全连接网络；其中，所述数据预处理模块用于对二维矩阵进行位置编码，以使二维矩阵中的每个氨基酸携带位置信息，所述编码方式为： 式中，PE代表二维矩阵中每个位置的位置编码，pos代表氨基酸的序列，2i和2i+1分别代表氨基酸向量中的偶数和奇数维度，dmodel代表氨基酸向量的长度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 CCS预测模型构建方法、装置、设备及可读存储介质
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