一种基于CNN-Attention-GNN模型的多肽结构鉴定方法及其应用

本发明公开了一种基于CNN‑Attention‑GNN模型的多肽结构鉴定方法及其应用，方法包括：对收集的多肽质谱信息进行预处理，建立标准化多肽数据集；设计并训练基于CNN‑Attention‑GNN架构模型，模型包括：肽离子峰鉴定层用于识别质谱峰中的碎片离子；节点嵌入层则通过卷积神经网络和自注意力机制进行特征提取，以捕捉有意义的信息；图神经网络层负责捕捉质谱峰中碎片离子之间的复杂关系，以提升模型推断的准确性；输出层通过Softmax和全连接层等操作生成最终的多肽序列；最后，将待测质谱数据输入训练好的模型，生成预测结果。本发明通过结合CNN网络、自注意力机制、图神经网络以及多肽谱峰间的相关联系，为生物领域的研究和生物活性肽的发展提供坚实基础。