摘要
本发明涉及一种蛋白质结构分析方法及系统,具体地,将蛋白质结构表示为多维特征空间中的数据点集;根据数据点对应的蛋白质片段的局部几何构型及理化特征确定核函数的形状及方向,从初始步长和预设核函数带宽开始,逐步迭代减小所述步长和所述核函数带宽,并在每一分辨率层级,基于所述密度吸引子在不同平滑程度的密度估计中的持续存在性计算密度吸引子的持续值,保留持续值大于阈值的密度吸引子;基于所述数据点在多分辨率爬山过程中趋向相应密度吸引子时的路径特征、所述路径上所经历的密度值,以及每一个稳定密度吸引子的影响范围,确定数据点的模糊隶属度值;基于密度吸引子以及各数据点的模糊隶属度值,得到对所述蛋白质结构的分析结果。
技术关键词
密度
理化特征
结构分析方法
路径特征
数据
分辨率
高斯核函数
连续氨基酸残基
层级
基元
模糊隶属度
爬山算法
特征值
构型
成分分析
坐标
因子
分析系统
分析模块
标记
系统为您推荐了相关专利信息
特征值
等级划分方法
高斯混合模型
异常点
智能运维技术
评估装置
图像采集部件
无人机
舱体
数据采集模块
排放设备
带显示屏
RNN模型
物联网网关
实时监测数据
Stacking集成模型
负荷预测方法
动态更新
负荷预测模型
Stacking集成学习
残差卷积神经网络
模型训练方法
图像
两阶段
跨模态