[發明專利]一種預測蛋白質二級結構的方法、裝置及相關設備在審
| 申請號： | 202210356349.3 | 申請日： | 2022-04-06 |
| 公開（公告）號： | CN114708904A | 公開（公告）日： | 2022-07-05 |
| 發明（設計）人： | 梁珩琳 | 申請（專利權）人： | 中國農業銀行股份有限公司 |
| 主分類號： | G16B15/20 | 分類號： | G16B15/20;G16B5/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人： | 王寶筠 |
| 地址： | 100005 北*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 預測 蛋白質 二級 結構 方法 裝置 相關 設備 | ||
1.一種預測蛋白質二級結構的方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取待預測的蛋白質對應的氨基酸序列；
將所述氨基酸序列輸入至預先完成訓練的預測模型，得到所述預測模型輸出的預測結果，所述預測結果用于指示所述蛋白質的二級結構，所述預測模型包括多個強分類器，所述多個強分類器中的每個強分類器包括多個子網絡模型。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述子網絡模型包括卷積神經網絡模型。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預測模型時基于裝袋算法對所述多個強分類器進行訓練得到。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，每個強分類器包括多個相同的子網絡模型。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述子網絡模型的輸入對應的編碼方式包括位置特異性得分矩陣PSSM或隱馬爾可夫模型HMM。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，每個強分類器是利用Adaboost算法對所述多個子網絡模型進行訓練得到的。
7.根據權利要求1至6任一項所述的方法，其特征在于，每個強分類器中的分類誤差率、子網絡模型對應的權重系數以及權重更新公式基于SAMME算法完成調整。
8.一種預測蛋白質二級結構的裝置，其特征在于，所述裝置包括：
序列獲取模塊，用于獲取待預測的蛋白質對應的氨基酸序列；
預測模塊，用于將所述氨基酸序列輸入至預先完成訓練的預測模型，得到所述預測模型輸出的預測結果，所述預測結果用于指示所述蛋白質的二級結構，所述預測模型包括多個強分類器，所述多個強分類器中的每個強分類器包括多個子網絡模型。
9.一種計算設備，其特征在于，所述設備包括處理器以及存儲器：
所述存儲器用于存儲計算機程序；
所述處理器用于根據所述計算機程序執行權利要求1-7中任一項所述的方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質用于存儲計算機程序，所述計算機程序用于執行權利要求1-7中任一項所述的方法。
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