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申请/专利权人：武汉工程大学
申请日：2024-04-02
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118245841A
主分类号：G06F18/24
分类号：G06F18/24;G06F18/214;G06F18/22;G06N3/044;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提出了一种黑水虻高活性抗菌肽分类方法，属于抗菌肽分类及预测设计技术领域，包括：从黑水虻幼虫体内提取抗菌肽生成抗菌肽序列和其对应的生物活性数据，并对抗菌肽序列进行特征提取，将特征数据进行归一化处理；利用粗糙集理论对抗菌肽活性进行相似性和分类分析，根据特征数据构建决策表；本发明方法具有较高的选择性和可比较的敏感性，通过发现物理化学性质的边界，在相对较短的计算搜索时间内以较低的错误发现率对高活性肽和非活性肽进行分类，区分从黑水虻幼虫体内提取出抗菌肽种类，对抗菌肽的相似性有一个新的认识，后根据高活性肽预测方法，以进一步预测设计出对枯草芽孢杆菌Bacillussubtilis具有强效抗菌活性的肽。
主权项：1.一种黑水虻高活性抗菌肽分类方法，其特征在于：包括以下步骤：S1:从黑水虻幼虫体内提取抗菌肽生成序列和其对应的生物活性数据，并对数据进行抗菌肽序列特征提取。S2:利用粗糙集理论对抗菌肽进行相似性和分类分析，根据特征数据构建决策表，得到属性的边界区域，再根据属性的边界区域，确定抗菌肽之间的相似性和分类。S3:利用CLN-MLEM2方法结合对序列顺序敏感的描述符和对长度无关的描述符，还有敏感性、特异性、准确性和马修斯相关系等性质，通过迭代的方式生成规则集，用于描述抗菌肽之间的相似性。S4:使用基于深度学习的AMPs30-deeper模型，结合卷积和循环神经网络，以及肽段的主要序列组成作为预测特征。S5:使用ANOVA和递增特征选择IFS方法进行特征选择，以进一步提高预测性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉工程大学 一种黑水虻高活性抗菌肽分类方法
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