基于深度学习模型的抗细菌肽的预测方法以及系统

本发明公开了一种基于深度学习模型的抗细菌肽的预测方法以及系统，在国际抗菌肽数据库及蛋白质数据库中，根据正样本集和负样本集构建相应的样本序列表；根据样本集序列表与频次特征表组合形成氨基酸序列的特征矩阵表，基于样本集序列表与频次特征表组合进行多维度把控，保证了样本集序列表与频次特征表组合的精准性；进一步地，匹配氨基酸序列的特征矩阵表以及深度学习模型，基于氨基酸序列的特征矩阵表以及深度学习模型输出抗细菌肽的预测概率值，以便于氨基酸序列的特征矩阵表以及深度学习模型进行学习，实现了抗细菌肽的精准预测。