[發明專利]一種基于GloVe模型的氨基酸全局特征向量表示方法在審
| 申請號： | 201910042979.1 | 申請日： | 2019-01-17 |
| 公開（公告）號： | CN109767814A | 公開（公告）日： | 2019-05-17 |
| 發明（設計）人： | 陳沾衡;尤著宏;李曉;蔣同海;周喜;袁揚;易海成;陳沾興;彭新亮 | 申請（專利權）人： | 中國科學院新疆理化技術研究所 |
| 主分類號： | G16B30/00 | 分類號： | G16B30/00;G16B40/00;G06F17/27 |
| 代理公司： | 烏魯木齊中科新興專利事務所(普通合伙) 65106 | 代理人： | 張莉 |
| 地址： | 830011 新疆維吾爾*** | 國省代碼： | 新疆;65 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 氨基酸序列 特征向量 氨基酸 蛋白質 全局特征向量 模型訓練 生成模型 數據集中 詞向量 數值化 向量化 有效地 語料庫 預測 功耗 計算機 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于GloVe模型的氨基酸全局特征向量表示方法，其特征在于，按下列步驟進行：
a、輸入GloVe模型中語料庫的選擇與建立：利用UniProt數據庫中的human和yeast兩個黃金標準數據集，構建用于輸入GloVe模型的語料庫，其中human數據集由1441個陽性自相互作用蛋白質和15938個陰性非自相互作用蛋白質組成，yeast數據集由710陽性樣本和5511個陰性樣本組成；
b、氨基酸序列粒度切分處理：將輸入GloVe模型語料庫中所有蛋白質按照單個氨基酸序列進行粒度切分，切分粒度為1個氨基酸；
c、特征向量表示：將步驟b中獲得的氨基酸序列粒度切分結果輸入到GloVe模型，利用GloVe模型訓練詞向量，得到human陽性數據集為
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