一种基于深度学习的蛋白质变构位点识别系统

本发明公开了一种基于深度学习的蛋白质变构位点识别系统，包括：数据导入模块，加载具有变构效应的蛋白质的PDB文件及其变构位点位置信息的CSV文件并进行预处理，得到蛋白质的空间结构数据；特征提取模块，对蛋白质的空间结构数据提取二级结构特征、接触网络特征及残基微环境理化特征，并融合生成特征矩阵；训练模块，基于改进的空洞卷积神经网络从融合生成的特征矩阵中学习每个变构蛋白的局部和全局特征分布，捕获变构位点的特征信息，学习其中变构位点的约束条件以及空间上的复杂依赖性，最终得到训练好的改进模型；识别模块，使用改进模型，根据蛋白质的PDB文件，对蛋白质上的变构位点进行识别并提供识别解释。本发明可有效识别变构位点，可靠性高。