摘要
本发明涉及生物信息技术领域,尤其涉及一种蛋白质相互作用位点预测方法及系统。本发明根据蛋白质的序列和结构,提取蛋白质残基特征;利用蛋白质结构构建邻接矩阵,通过集成拉普拉斯特征向量和随机游走,充分表征残基图结构;将残基特征与残基图结构特征拼接作为节点特征,并与邻接矩阵共同构成蛋白质图表征;通过由多个局部结构与全局交互模块构成的残基特征提取模块,进一步学习残基高阶特征,每个局部结构与全局交互模块由残差连接的等变图神经网络和残差连接的空间感知Transformer串联构成;通过多层感知机,对每个残基是否是相互作用位点进行预测分类。本发明充分利用了蛋白质的局部结构信息与全局信息,提高了蛋白质相互作用位点预测的准确性。
技术关键词
位点预测方法
多头注意力机制
夹角余弦
矩阵
特征提取模块
多层感知机
拉普拉斯
节点特征
元素
坐标
生物信息技术
蛋白
特征值
前馈神经网络
数据获取模块
预测系统
系统为您推荐了相关专利信息
刺绣图像
图像生成模型
融合注意力机制
代表
风格
YOLO模型
数据获取模块
神经网络算法技术
场景
注意力
分布式驱动电动汽车
路面附着系数
横摆角速度
加速度
车辆状态参数