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申请/专利权人：上海交通大学
申请日：2024-03-11
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230815A
主分类号：G16B20/50
分类号：G16B20/50
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的错义突变影响相分离预测方法及设备，所述方法包括以下步骤：获取待识别错义突变，将所述待识别错义突变转化为特征向量；将所述特征向量作为经训练的PSMutPred机器学习模型的输入，获取待识别错义突变是否影响相分离的预测结果和或待识别错义突变对相分离影响方向的预测结果；所述特征向量包括突变位点的IDR相关特征、突变位点的预测pi‑接触频率和突变位点的理化特征。与现有技术相比，本发明具有预测准确度高、能够同时预测影响及影响趋势等优点。
主权项：1.一种基于机器学习的错义突变影响相分离预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待识别错义突变，将所述待识别错义突变转化为特征向量；将所述特征向量作为经训练的PSMutPred机器学习模型的输入，获取待识别错义突变是否影响相分离的预测结果和或待识别错义突变对相分离影响方向的预测结果；所述特征向量包括突变位点的IDR相关特征、突变位点的预测pi-接触频率和突变位点的理化特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于机器学习的错义突变影响相分离预测方法及设备
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