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PROTEIN STRUCTURES FROM AMINO-ACID SEQUENCES USING NEURAL NETWORKS

机译:神经网络的氨基酸序列蛋白结构

摘要

The present disclosure provides for systems and methods for generating and displaying a three dimensional map of a protein sequence. An exemplary method can provide for using deep learning models to predict protein folding and model protein folding using three dimensional representations. The method more effectively exploits the potential of deep learning approaches. The method approach overall involves three stages—computation, geometry, and assessment.
机译:本公开提供了用于产生和显示蛋白质序列的三维图的系统和方法。一种示例性方法可以提供使用深度学习模型来预测蛋白质折叠和使用三维表示模型化蛋白质折叠的方法。该方法更有效地利用了深度学习方法的潜力。该方法总体上涉及三个阶段-计算,几何和评估。

著录项

  • 公开/公告号US2020234788A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-07-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 PRESIDENT AND FELLOWS OF HARVARD COLLEGE;

    申请/专利号US202016735354

  • 发明设计人 MOHAMMED ALQURAISHI;

    申请日2020-01-06

  • 分类号G16B15;G16B45;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:23:33

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