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摘要：本发明公开了一种基于生成对抗式网络的内切葡聚糖酶从头设计方法，属于生物工程技术领域。本发明方法首先构建包含生成器与判别器的生成对抗式网络模型，基于内切葡聚糖酶真实基因序列构建训练数据集，从正态随机分布中随机生成噪声向量输入生成器；将从训练集中抽取真实序列与噪声序列输入判别器并计算生成器损耗与判别器损耗，通过上述过程的迭代对生成器与判别器神经网络进行优化完成对抗式网络模型训练，最后使用生成器生成新的序列用于制备内切葡聚糖酶。本发明利用计算机辅助从头设计的策略，突破了传统定向进化方法的局限，大幅扩展了内切葡聚糖酶的序列空间，能够提升高稳定性、高催化效率的工业酶制剂的开放效率。

主权项：1.基于生成对抗式网络的内切葡聚糖酶从头设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，构建生成对抗式网络模型，所述网络模型由两个神经网络生成器G与判别器D组成，所述生成器与判别器包括若干互相连接的残差块与自注意力模块；步骤S2，基于内切葡聚糖酶真实基因序列构建训练数据集，将训练集中长度较短的基因序列进行补零处理使所有序列长度相等，并对基因序列进行编码；步骤S3，从正态随机分布中随机生成一个批次数量的噪声向量，所述噪声向量长度与训练集中基因序列长度相等，将噪声向量输入所述步骤S1所创建的生成器G；步骤S4，从所述步骤S2编码后的训练集中抽取一个批次数量的真实序列输入所述步骤S1所创建的判别器D，输出Dout，将所述步骤S3所生成噪声序列输入所述步骤S1所创建的判别器，输出GDout；计算Dout与全1矢量的损耗dloss-real，计算GDou与全0矢量的损耗dloss-fake；步骤S5，基于所述步骤S4所得dloss-real、dloss-fake计算生成器损耗Gloss与判别器损耗Dloss，方法为：Gloss＝-dloss-fake，Dloss＝dloss-real+dloss-fake+R1penalty，其中R1penalty为约束判别器对真实数据的惩罚参数；步骤S6，基于生成器与判别器输出计算目标优化函数VD,G，对生成器与判别器神经网络进行优化，方法为： 其中Prx表示所述步骤S2中真实基因序列x的分布，Pzz表示所述步骤S3中随机噪声z的分布，E表示数学期望，Gz表示通过生成器的随机噪声的输出，Dx表示通过判别器的真实数据的输出，DGz表示随机噪声经生成器输出后再经判别器的处理结果；步骤S7，改变生成器与判别器参数并迭代执行所述步骤S3-S6，待生成器损耗Gloss与判别器损耗Dloss趋于稳定，且两者之间偏差小于某个阈值时训练过程停止，得到生成器G与判别器D神经网络；步骤S8，使用所述步骤S7所得生成器G生成新的序列用于制备内切葡聚糖酶。

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