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申请/专利权人：北京航空航天大学
申请日：2024-03-12
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118155723A
主分类号：G16B40/00
分类号：G16B40/00;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06F18/25;G06F40/284;G06F18/241
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：本发明提供了一种B细胞表位预测方法及装置。涉及机器学习技术领域。本发明提供的一种B细胞表位预测方法及装置，通过对蛋白质序列进行滑窗分割转换为多肽序列并对多肽序列进行编码处理，使蛋白质序列能够转换为适合机器学习模型的输入格式；通过卷积神经网络对编码序列进行特征提取，能够从蛋白质序列中提取出识别表位的特征序列，结合长短期记忆网络对特征序列的依赖关系进行捕获，不仅能够得到蛋白质序列的特征序列还能确定蛋白质序列的动态变化，这种卷积神经网络和长短期记忆网络结合的方式能够大幅提高了表位预测的准确性。通过将第一全局序列信息和第二全局序列信息融合，相比较单一的序列信息更加能够提高表位预测的精准度。
主权项：1.一种B细胞表位预测方法，其特征在于，包括：获取B细胞的蛋白质序列并将所述蛋白质序列进行滑窗分割处理得到所述蛋白质对应的多肽序列；将所述多肽序列输入预设的编码模型进行模型编码处理以及对所述多肽序列进行独热编码处理，得到模型编码处理对应的第一编码序列和独热编码处理对应的第二编码序列；采用卷积神经网络分别对所述第一编码序列和所述第二编码序列进行特征提取处理得到第一特征序列和第二特征序列，采用长短期记忆网络对所述第一特征序列和所述第二特征序列进行依赖关系捕获处理得到第一全局序列信息和第二全局序列信息；将所述第一全局序列信息和所述第二全局序列信息进行融合处理并对融合处理后的序列信息进行降低维度处理，得到表位预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 B细胞表位预测方法及装置
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