摘要
本发明基于蛋白质语言模型与生物信息方法构建了抗菌肽筛选框架,具体地,本发明通过创新的计算方法,并将蛋白质语言模型筛选结果与抗菌肽实际生物活性和生物学性质相结合,开发了抗菌肽筛选模型,有效解决了现有技术中抗菌肽筛选效率低、准确性不足等问题,改善了抗菌肽功能特性的预测模式并提高了筛选结果的多样性和新颖性,为抗菌肽的筛选提供了一种高效、准确、灵活的新方法。
技术关键词
抗菌肽
序列比对算法
深度学习模型
蛋白质结构预测
无监督学习算法
深度生成模型
机器学习模型
机器学习技术
机器学习算法
生物信息方法
协同进化算法
分布估计算法
K近邻
知识图谱技术
自然语言
强化学习算法
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