摘要
本发明提供一种基于蛋白质网络的关键蛋白质识别方法,包括:获取蛋白质相互作用数据;根据所述蛋白质相互作用数据构建蛋白质相互作用网络;获取中心性算法,根据所述中心性算法对所述蛋白质相互作用网络进行分析,得到蛋白质的中心性值;获取蛋白质特征,将所述蛋白质特征输入进优化机器学习模型,得到蛋白质重要性预测结果;通过数学优化算法对所述蛋白质重要性预测结果进行优化,得到关键蛋白;根据所述关键蛋白得到蛋白质分析结果。本发明通过全局视角、多数据整合、高效计算和可解释性,在疾病机制解析、药物靶点发现和合成生物学设计中展现出独特优势。
技术关键词
优化机器学习
蛋白质分析
算法
网络
训练机器学习模型
数学
序列特征
有向图模型
交叉验证方法
数据获取模块
随机森林
识别系统
处理器
存储器
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神经监测技术
融合机器学习
身份验证技术
算法模型
数据可视化
非易失性存储介质
神经网络模型
图像
注意力机制
计算机设备
外形飞行器
故障检测模型
仿真数据
飞行状态参数
生成方法
液流电池储能系统
优化控制方法
经济效益评估
电池管理系统
流体力学模型