[发明专利]基于图神经网络训练蛋白质预测模型的方法及装置在审
| 申请号： | 202311198677.6 | 申请日： | 2023-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN116935952A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 张强;王泽元;陈华钧 | 申请（专利权）人： | 浙江大学杭州国际科创中心 |
| 主分类号： | G16B15/20 | 分类号： | G16B15/20;G16B40/00;G06N3/0455;G06N3/042;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慧加伦知识产权代理有限公司 16035 | 代理人： | 兰海叶 |
| 地址： | 311215 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于图神经网络训练蛋白质预测模型的方法，该方法包括：将蛋白质对应的真实结构和真实序列共同作为第一训练样本，得到第一训练样本数据集；针对第一训练样本：利用图神经网络对第一训练样本中真实结构进行编码处理，得到预测的性质序列；基于序列解码器对预测的性质序列进行解码处理，得到蛋白质的预测序列；通过最小化预测的性质序列和真实性质序列之间的余弦距离，以及蛋白质的预测序列和真实序列之间的负对数似然构建第一损失函数，生成第一模型参数；基于若干个第一模型参数调节图神经网络的超参数，生成结构编码器。由此，能够实现基于结构的蛋白质从头设计，解决了现有技术中无法基于语言模型实现蛋白质逆折叠生成的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 训练 蛋白质 预测 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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