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预测蛋白质序列的远同源性关系的神经网络结构及方法

摘要

本发明公开一种预测蛋白质序列的远同源性关系的神经网络结构及方法,神经网络结构包括:依次连接的输入层、LSTM层、随时间分布的全连接层和输出层,输入层用于获取输入的原始的蛋白质序列,将原始的蛋白质序列转换为神经网络能够处理的输入矩阵;LSTM层用于捕捉蛋白质序列中子序列间的依赖关系,在每个时间步上输出当前输入子序列的特征;随时间分布的全连接层对LSTM层中的不同memory cell的输出以不同的权重,汇总依赖关系信息;输出层根据随时间分布的全连接层在每个时间步上输出连接而成的向量,预测蛋白质序列的远同源性关系。本发明无需人工构建特征和生成序列谱,节省了大量时间,并提高了预测的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN107330512A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-11-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学深圳研究生院;

    申请/专利号CN201710458184.X

  • 发明设计人 刘滨;王晓龙;

    申请日2017-06-16

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06F19/18(20110101);

  • 代理机构44248 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙);

  • 代理人孙伟

  • 地址 518000 广东省深圳市南山区西丽镇深圳大学城哈工大校区

  • 入库时间 2023-06-19 03:44:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-16

    授权

    授权

  • 2017-12-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20170616

    实质审查的生效

  • 2017-11-07

    公开

    公开

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