[發明專利]基于動量加速的缺失蛋白質間相互作用預測裝置和方法

有效

• 申請號: 202010953657.5
• 申請日: 2020-09-11
• 公開（公告）號: CN112037850B
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發明（設計）人: 陳際秋;鐘裕榮;劉志剛;袁野
• 申請（專利權）人: 中國科學院重慶綠色智能技術研究院;重慶大學
• 主分類號: G16B15/30
• 分類號: G16B15/30;G16B40/00
• 代理公司: 重慶市前沿專利事務所(普通合伙) 50211
• 代理人: 郭云

1.基于動量加速的缺失蛋白質間相互作用預測裝置，其特征在于,包括數據轉換模塊、數據訓練模塊、動量加速模塊和預測數據生成模塊；其中，

所述數據轉換模塊，用于將接收的初始蛋白質間相互作用數據構建為對應的對稱稀疏矩陣W；

所述數據訓練模塊，用于根據已生成的對稱稀疏矩陣W中的所有非缺失值，從而訓練得到隱特征矩陣；

所述動量加速模塊，用于對訓練得到的隱特征矩陣進行動量加速；

所述動量加速模塊包括增量生成單元、增量控制單元以及增量更新單元；其中，

增量生成單元，用于生成當前迭代的動量增量值；

增量控制單元，用于判斷當前迭代的動量增量值是否滿足非負條件；

增量更新單元，用于更新下一次迭代的動量增量值，以提高預測精度；

且更新的公式如下：

公式(2)中，p_i,d表示蛋白質間相互作用隱特征矩陣P中第i個蛋白質所對應隱特征的第d個元素；p_j,d表示蛋白質間相互作用隱特征矩陣P中第j個蛋白質所對應隱特征的第d個元素；Γ(i)表示非缺失值集合Γ中與蛋白質i相關的所有非缺失值集合；w_i,j表示蛋白質i與蛋白質j間相互作用值；λ表示正則化參數；表示蛋白質間相互作用預測值，D表示隱特征維數；

所述預測數據生成模塊，用于根據經過動量加速后的隱特征矩陣，計算缺失蛋白質間相互作用的預測值。

2.如權利要求1所述的基于動量加速的缺失蛋白質間相互作用預測裝置，其特征在于,所述數據轉換模塊包括對稱稀疏矩陣生成單元和蛋白質間相互作用數據存儲單元；其中，

所述對稱稀疏矩陣生成單元，用于將接收到的初始蛋白質間相互作用數據構建為對稱稀疏矩陣W；

所述蛋白質間相互作用數據存儲單元，用于存儲已構建完成的對稱稀疏矩陣W內所有的非缺失值。

3.如權利要求1所述的基于動量加速的缺失蛋白質間相互作用預測裝置，其特征在于,所述數據訓練模塊包括初始化單元和參數訓練單元；其中，

所述初始化單元，用于初始化蛋白質間相互作用預測過程中所涉及的參數，所述參數包括隱特征矩陣P、隱特征維數D、最大訓練迭代輪數T、訓練過程中迭代輪數控制變量t、收斂終止閾值τ、正則化參數λ、動量系數γ；

所述參數訓練單元，用于根據已生成的對稱稀疏矩陣W中的所有非缺失值和初始化后的參數來訓練蛋白質間相互作用的隱特征。

4.基于動量加速的缺失蛋白質間相互作用預測方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

S1：輸入初始蛋白質間相互作用數據并構造對稱稀疏矩陣W；

S2：構建目標損失函數Q并進行迭代優化；

所述S2包括：

S2-1：構造目標損失函數Q：

公式(1)中，P為M行D列的隱特征矩陣；w_i,j表示蛋白質i與蛋白質j間相互作用值；Γ表示蛋白質間相互作用數據所對應的對稱稀疏矩陣W中的非缺失值集合；D表示隱特征維數；p_i,d表示蛋白質間相互作用隱特征矩陣P中第i個蛋白質所對應隱特征的第d個元素，p_j,d表示蛋白質間相互作用隱特征矩陣P中第j個蛋白質所對應隱特征的第d個元素；λ表示正則化參數；

S2-2：對目標損失函數Q進行迭代優化：

采用乘法更新規則對目標損失函數Q進行迭代優化，表達式如下所示：

公式(2)中，Γ(i)表示非缺失值集合Γ中與蛋白質i相關的所有非缺失值集合；表示蛋白質間相互作用預測值；

S3：對目標損失函數Q的迭代優化進行動量加速；

S4：計算缺失蛋白質間相互作用預測值。