公开(公告)号：CN119920315A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411974737.3

申请日：2024-12-31

Applicant: 新疆农业科学院核技术生物技术研究所(新疆维吾尔自治区生物技术研究中心)

Inventor： 陈果 ,  胡霞 ,  李娟 ,  蔡大润 ,  陈勋基 ,  刘志刚 ,  足木热木·吐尔逊 ,  李晓荣 ,  杨洋 ,  李波 ,  聂腾坤

IPC: G16B30/00

Abstract: 本发明涉及蛋白质氧化还原技术领域，具体公开了基于MusiteDeep框架的蛋白质半胱氨酸残基氧化还原修饰预测方法，包括以下步骤：数据预处理、卷积神经网络构建、引入注意力机制、引入了Bootstrap方法和模型结果输出等，本发明基于MusiteDeep框架的深度学习模型，用于预测蛋白质中半胱氨酸残基(Cysteine,C)的氧化还原反应，扩展后的模型在预测半胱氨酸残基氧化还原反应方面的准确率显著提升，可以从原始蛋白质序列数据中学习并预测氧化还原反应，无需预先定义的特征工程，大大减少了人工干预和主观判断，提高了预测的客观性和效率。