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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要：本发明提供一种GPCR蛋白序列的识别方法及计算机可读存储介质，包括：获取待识别的GPCR蛋白序列，使用PsePSSM提取方法提取蛋白序列的GPCR特征；将所述GPCR特征输入预先训练完成的MLapRVFL分类模型中，得到所述MLapRVFL分类模型输出的识别结果，其中，所述MLapRVFL分类模型是通过将多拉普拉斯和L2,1‑norm正则化项引入基本的随机向量功能链接RVFL方法中进行训练得到的，且所述MLapRVFL分类模型根据Spec、ACC、SN、MCC、AUC至少五个衡量指标衡量MLapRVFL分类模型的准确度，根据实验结果显示，PsePSSM特征提取方法相对于其他特征提取方法在MLapRVFL分类模型上的ACC、AUC衡量指标上能获得了更好的分类效果，本发明相比现有的机器学习方法在GPCR数据集上也有更好的分类性能，且提高了GPCR蛋白质序列的预测准确性。
主权项：1.一种GPCR蛋白序列的识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的GPCR蛋白序列，使用PsePSSM提取方法提取蛋白序列的GPCR特征；将所述GPCR特征输入预先训练完成的MLapRVFL分类模型中，得到所述MLapRVFL分类模型输出的识别结果，其中，所述MLapRVFL分类模型是通过将多拉普拉斯和L2,1-norm正则化项引入基本的随机向量功能链接RVFL方法中进行训练得到的，且所述MLapRVFL分类模型根据Spec、ACC、SN、MCC、AUC至少五个衡量指标衡量MLapRVFL分类模型的准确度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(衢州) 一种GPCR蛋白序列的识别方法及计算机可读存储介质
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