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公开(公告)号：CN117912544A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410048689.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G16B15/00
Abstract: 一种基于冷冻电镜数据和模型质量评估的蛋白质结构精修方法，首先，输入冷冻电镜密度图和对应的蛋白质结构，将蛋白质结构刚性拟合到密度图中；根据该结构创建残基片段滑动窗口，并根据该残基片段的LDDT得分计算其被选择精修的概率；根据概率选择片段进行副本交换蒙特卡洛局部构象扰动采样，并使用SPICKER对采样过程中被接受的构象进行聚类，选择最大类的中心构象作为第二次蒙特卡洛模拟的初始结构；在第二次蒙特卡洛模拟中，所有残基片段被选择精修的概率相等，并计算每个被接受的构象与密度图的相关系数得分，选择密度相关系数得分最低的构象进行侧链原子重构和精修，输出最终模型。本发明提高拟合效率和精度。
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公开(公告)号：CN114550829A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210186434.X
申请日：2022-02-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于半自动结构库的多域蛋白质同源结构查找方法，首先构建多域蛋白质数据库，利用目标序列和PAM250打分矩阵从多域蛋数据库中搜索得到初始模板；再通过初始模板构建初始打分矩阵，并将该打分矩阵应用到模板搜索过程中，不断迭代和更新打分矩阵，最终生成一个稳定的打分矩阵；最后通过该稳定的打分矩阵搜索同源模板。本发明提高搜索到的模板的可信度，提高整个搜索过程的效率。
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公开(公告)号：CN114530195A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210186433.5
申请日：2022-02-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于深度学习的蛋白质模型质量评估方法，首先在PISCES服务器中筛选出设定蛋白质长度、最大序列冗余度和分辨率的蛋白质索引，然后从PDB库中下载相应蛋白质结构信息；使用RosettaCM比较建模、天然结构的随机位置插入片段进行扰动、trRosetta进行深度学习指导折叠三种方法生成每个蛋白在不同模型质量分布上的诱饵结构，构建数据集；对数据集中的每一个蛋白质天然结构及其诱饵结构提取一维、二维三维特征信息；再经过一系列三维卷积层生成的输出张量将被展平，并与其它一维特征串联后进行垂直和水平条带化，与其它二维特征结合在一起，得到141×L×L的特征图输入到二维卷积残差网络进行训练。本发明预测效率与准确性较高。
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公开(公告)号：CN110729024B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201910793342.6
申请日：2019-08-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于拓扑结构相似性的蛋白质结构模型质量评估方法，设计了一种新的蛋白质结构模型质量评估指标，根据目标蛋白和天然蛋白每对氨基酸在空间的距离信息判定两个结构的相似度；以两两二级结构在空间中形成的接触矩阵为单位一一比对相似度，对于局部结构的微小误差不敏感，而是从整体拓扑结构的相似性上打分。本发明将评估分数设定在[0,100]，分数越高表示蛋白质精度越高，消除了评估分数对蛋白质长度的依赖性。
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公开(公告)号：CN113241116A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110466042.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于残基间距离优化的差分进化蛋白质结构预测方法，在差分进化算法的框架下，首先，初始化种群，根据距离信息构建能量函数；其次，对种群中的构象进行交叉变异，探测构象空间，然后对当前构象进行距离优化，并根据能量进行选择操作，更新种群；最后，输出种群中能量最低的构象作为预测结果。基于残基间距离优化的差分进化蛋白质结构预测方法构建了基于距离信息的能量模型，缓解了传统能量不精确的问题，在进化算法的框架下使用距离优化的方法加强局部探测，提高了蛋白质结构预测方法的预测精度与效率。本发明提供了一种基于残基间距离优化的差分进化蛋白质结构预测方法，能有效提高蛋白质结构预测的精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109461470B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810994115.5
申请日：2018-08-29
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种蛋白质结构预测能量函数权重优化方法，首先，将所有能量项的权重设置为1，通过蛋白质结构预测方法利用待确定能量项权重的能量函数产生多个样本构象；然后，基于差分进化算法，将各能量项的权重值看作优化变量，以样本构象的能量值和均方根偏差之间的相关系数最大为目标，对各能量项权重值进行优化；最后，利用优化得到的权重值对应的能量函数对构象空间进行优化，以能量值最小的构象作为最终的预测结构。本发明提供一种能够得到合理能量项权重值的蛋白质结构预测能量函数权重优化方法。
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公开(公告)号：CN109325614B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810986285.9
申请日：2018-08-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于GIS的汽车站选址方法，首先把原始的路网数据、公交站点数据、人口数据，导入到ArcGIS Pro软件中，生成对应的分布图。通过计算筛选出i个人口高密度区，作为汽车站的初次筛选点，计算预选汽车站周围的居民到达预选汽车站的出行概率，计算周围的居民到达预选汽车站的平均出行时间，分析预选点区域的公交可达性，分析到达预选汽车站交通的阻抗成本，分析汽车站预选点所在地的坡度。考虑以上几个重要因素建立选址模型，根据选址模型的值来确定最终汽车站的选址位置。本发明提供一种选址效率较高的基于GIS的汽车站选址方法。
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公开(公告)号：CN109300503B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810993709.4
申请日：2018-08-29
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种全局和局部下界估计协同的群体蛋白质结构预测方法，在差分进化算法框架下，首先，通过计算当前种群中每个构象个体的支撑向量建立能量模型的全局下界估计模型；然后，针对每个测试构象，选取与其邻近的部分构象构建邻近构象子种群，然后从其中随机选取构象指导变异过程；其次，根据与测试构象最近的构象的支撑向量计算能量局部下界估计值，并根据全局下界估计模型计算对应的能量全局下界估计值；最后选取能量全局和局部下界估计值中的较低者来指导构象的选择过程，减少能量函数的评价。本发明提供一种计算代价较低且预测效率较高的全局和局部下界估计协同的群体蛋白质结构预测方法。
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公开(公告)号：CN108763860B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810579315.4
申请日：2018-06-07
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于Loop信息采样的群体蛋白质构象空间优化方法，首先，在群体算法中使用了针对Loop区域的交叉，交叉概率的设置可以控制群体收敛的速度，避免早熟；其次，二级结构区域片段组装操作可以使构象形成较优的整体拓扑结构；然后，使用基于Loop区域的拉氏图重要性采样方法对目标蛋白构象的Loop区域进行局部结构增强；最后，在选择过程中结合二级结构相似度和能量函数两个指标对种群进行择优，淘汰二级结构相似度较小和能量较大的个体，避免能量函数不精确的问题。本发明采样能力较好、预测精度较高。
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公开(公告)号：CN108564258B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810246611.2
申请日：2018-03-23
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于GIS的城市消防栓管理方法，包括以下步骤：A1、获取所需数据；A2、对获取的数据进行筛选；A3、根据筛选出的数据编写脚本方法；A4、根据编写的脚本方法得出的结果进行初步的分析；A5、将数据导入ArcGIS Pro中；A6、对高程数据进行坡度提取和处理；A7、对供水管网数据进行处理；A8、对地段人口密度进行分析和处理；A9、生成成本数据集；A10、加入脚本，创建网络分析；A11分析生成的网络模型，得出合理的管理方法。本发明结合了GIS，基于实际地形、供水管网的实际分布以及地段人口密度实际分布情况，提出了一种消防栓使用效率较高的城市消防栓的管理方法。
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