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发明公开
一种基于深度双向神经网络的蛋白质配体结合位点检测方法审中-实审

公开(公告)号：CN114783516A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210411341.2

申请日：2022-04-19

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 李培莹 , 曹博恒 , 涂仕奎 , 徐雷

IPC: G16B20/30 , G16B40/00 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度双向神经网络的蛋白质配体结合位点检测方法，包括：提取蛋白质特征信息；将所述蛋白质特征信息，输入引入反馈连接机制的循环的深度双向神经网络，获得最终特征；将所述最终特征输入卷积神经网络执行检测，得到蛋白质配体结合位点的概率分布。本发明通过引入反馈连接机制，将单向的深度卷积神经网络改进为循环的深度双向神经网络，提升了蛋白质配体结合位点检测性能。其中，反馈连接能够对蛋白质3D结构的表示学习进行动态改进。它有助于编码器更多地关注可能的位点，而不是蛋白质本身的复杂结构。而接近预测轮廓的二进制体素级别屏蔽可以去除可能由反馈连接引起的噪声模式，进一步提升检测效果。

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