摘要
本申请的目的是提供预测突变导致的蛋白质复合物亲和力变化的方法与设备,该方法包括:利用孪生网络中第一子网络,基于野生型蛋白质复合物信息以及突变信息,确定包括野生型序列编码信息以及离散编码的野生型几何特征编码信息的野生型多模态编码信息;进而通过解码器确定野生型的亲和力信息;通过相应的第二子网络确定突变型的亲和力信息;进而确定亲和力变化信息。通过离散编码以及多模态信息的使用,帮助模型应对局部结构优化不好的情况,使模型可以利用精度不高的复合物信息得到较精确的亲和力变化预测结果。并且引入蛋白质表面信息,帮助模型更好地学习蛋白质相互作用界面形成的空腔对亲和力变化的影响,进一步提升亲和力变化预测准确性。
技术关键词
野生型蛋白质
点云信息
复合物
亲和力
突变型
理化特征
样本
位置编码信息
解码器模型
重构误差
网络架构
预测误差
序列
多模态信息
编码器
计算机程序产品
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
带钢表面缺陷
深度学习分类模型
生成点云数据
深度图
带钢头部
巡检机器人
巡检控制方法
巡检信息
移动巡检
巡检控制装置
高精度机器视觉
多模态特征融合
标定板图像
可见光图像
多模态传感器
构件无损检测
轨迹规划方法
自动化超声无损检测
夹持探头
自动化超声检测
底部填充胶
马来酰亚胺化合物
球形硅微粉
四缩水甘油基
柔性环氧树脂