一种基于图神经网络的蛋白质突变位点预测方法

本发明提供了一种基于图神经网络的蛋白质突变位点预测方法，包括提取数据集中每个蛋白质对应的结合位点信息；根据蛋白质的PDB文件和结合位点信息，将每个蛋白质转换为图结构数据，得到蛋白质图；构建图神经网络模型，将蛋白质图输入模型中，使用消息传递机制来更新节点的特征，将节点的特征输入分类器中进行氨基酸残基预测；将模型预测得到的氨基酸残基类型与野生型残基标签对比，计算loss值；反向传播，进一步学习模型参数直到loss值平稳，训练结束后保存模型的最佳参数；向训练好的模型输入目标蛋白质，将模型预测得到的氨基酸残基与对应位点野生型氨基酸残基对比，若与野生型不同且性质存在差异，则认为该位点有可能产生可行突变。