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申请/专利权人：苏州城市学院
摘要：本发明涉及一种基于序列的蛋白质相对溶剂可及性预测方法及装置，包括获取并基于待预测蛋白质的蛋白质序列提取待预测蛋白质的特征向量后，输入预先训练好的深度学习模型中，获取输出的回归值，作为待预测蛋白质的相对溶剂可及性，包括：将待预测蛋白质的特征向量分别输入堆叠双向长短期记忆网络模块与Transformer编码器中，输出全局语义特征与上下文特征；将全局语义特征与上下文特征输入点积注意力机制特征融合模块，输出融合特征向量后，输入输出层，输出回归值；本发明将全局语义特征和上下文特征利用点积进行融合，结合全局性与时序性，避免了长距离依赖导致的信息缺失问题，保证回归获取的相对溶剂可及性的准确性。
主权项：1.一种基于序列的蛋白质相对溶剂可及性预测方法，其特征在于，包括：获取待预测蛋白质的蛋白质序列，并基于蛋白质序列提取待预测蛋白质的特征向量；将待预测蛋白质的特征向量输入预先训练好的深度学习模型中，获取输出的回归值，作为待预测蛋白质的相对溶剂可及性，包括：将待预测蛋白质的特征向量输入堆叠双向长短期记忆网络模块中，输出全局语义特征；所述堆叠双向长短期记忆网络模块包括沿正传播方向依次串联的多层双向长短期记忆网络单元；将待预测蛋白质的特征向量输入Transformer编码器中，输出上下文特征；所述Transformer编码器包括沿正传播方向依次串联的多头注意力机制、第一残差连接与层归一化、前馈网络、第二残差连接与层归一化；将全局语义特征与上下文特征输入点积注意力机制特征融合模块，输出融合特征向量；所述点积注意力机制特征融合模块包括沿正传播方向依次串联的第一MatMul单元，Scale单元、SoftMax单元与第二MatMul单元；将融合特征向量输入输出层，输出回归值；所述输出层包括沿正传播方向依次串联的线性变换层与激活函数层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州城市学院 一种基于序列的蛋白质相对溶剂可及性预测方法及装置
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