基于多视图语义的多级酶功能预测方法

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基于多视图语义的多级酶功能预测方法
申请号:CN202410912384
申请日期:2024-07-09
公开号:CN118888033A
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本发明属于生物信息领域,具体涉及基于多视图语义的多级酶功能预测方法,其中包括深度学习、卷积神经网络、多头自注意力机制等技术。该方法包括,蛋白质序列的原始语义特征提取,深度语义特征模块,广度语义特征模块,词性注意力增强器,多视图自适应网络融合预测5个步骤。本方法先将蛋白质序列输入蛋白质预训练模型进行预处理,得到原始语义信息。再将原始语义信息输入到本方法提出的深度语义特征模块和广度语义特征模块中,获得深度语义特征和广度语义特征。将得到的原始、深度、广度语义特征输入到本方法词性注意力增强器和多视图自适应融合网络中,得到最终的酶功能预测结果。经过大量实验证明,本发明可以高效准确的预测酶功能。
技术关键词
功能预测方法 预训练模型 序列 上采样 sigmoid函数 注意力机制 语义特征提取 解码器 编码器 非线性 多层感知器 批量 模块 样本 内核 代表 定义
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