公开(公告)号：CN117437983A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311471325.3

申请日：2023-11-07

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 古星月 ,  邹权 ,  丁漪杰 ,  肖鹏峰

IPC: G16B40/00 ,  G16B30/10 ,  G16B20/30 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明提供一种GPCR蛋白序列的识别方法及计算机可读存储介质，包括：获取待识别的GPCR蛋白序列，使用PsePSSM提取方法提取蛋白序列的GPCR特征；将所述GPCR特征输入预先训练完成的MLapRVFL分类模型中，得到所述MLapRVFL分类模型输出的识别结果，其中，所述MLapRVFL分类模型是通过将多拉普拉斯和L2,1‑norm正则化项引入基本的随机向量功能链接RVFL方法中进行训练得到的，且所述MLapRVFL分类模型根据Spec、ACC、SN、MCC、AUC至少五个衡量指标衡量MLapRVFL分类模型的准确度，根据实验结果显示，PsePSSM特征提取方法相对于其他特征提取方法在MLapRVFL分类模型上的ACC、AUC衡量指标上能获得了更好的分类效果，本发明相比现有的机器学习方法在GPCR数据集上也有更好的分类性能，且提高了GPCR蛋白质序列的预测准确性。