一种基于GPT大语言模型的酶功能预测算法

本发明基于深度学习技术在生物酶中的应用，结合GPT模型，提出了一种预测酶的功能的算法。包括：序列嵌入、掩码多头自注意力机制提取序列特征。首先从公共数据库获取酶序列数据，划分预训练与微调数据集；使用酶序列自监督预训练GPT模型，学习序列自回归生成；然后在预训练模型上添加分类器，用带有酶功能标签的数据微调模型；微调阶段引入对抗训练增强鲁棒性。技术方案采用6层Transformer解码器，统一序列长度为700token，通过一层全连接网络将高维特征映射到酶功能空间。本发明解决了现有酶功能预测方法依赖手工特征、泛化能力弱的问题，实现了端到端的高精度酶功能预测。