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申请/专利权人：五邑大学
摘要：本发明公开了一种基于Transformer模型的AI多肽结构鉴定方法及其应用，属于质谱鉴定分析领域。包括如下步骤：步骤1：收集多肽质谱信息数据，对多肽质谱信息数据进行预处理得到关联性匹配结果，根据关联性匹配结果构建标准数据集；步骤2：建立第一模型，所述的第一模型为基于Transformer架构的AI多肽结构鉴定基础模型，包括嵌入层、编码器、解码器、输出层，将步骤1中所述的标准数据集输入第一模型进行训练，得到训练好的模型即第二模型；步骤3：将待测质谱数据输入第二模型，获得预测结果。本发明可以通过质谱数据有效预测多肽序列，具有高效、准确且不依赖于序列库，而同时可利用物种相关性进行多肽解谱。
主权项：1.一种基于Transformer模型的AI多肽结构鉴定方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：收集多肽质谱信息数据，对多肽质谱信息数据进行预处理得到关联性匹配结果，根据关联性匹配结果构建标准数据集；步骤2：建立第一模型，所述的第一模型为基于Transformer架构的AI多肽结构鉴定基础模型，包括嵌入层、编码器、解码器、输出层，所述AI多肽结构鉴定基础模型的工作步骤为：将包含相对位置信息的质荷比与相对强度进行相加得到质谱的隐式表达式S1,将含有相对位置关系的前体质量和电荷状态进行相加得到质谱的隐式表达式S2；得到包含质谱信息的离散序列S；将离散序列S输入编码器，进行多头自注意力计算，前馈神经网络、残差连接操作，得到一个包含谱峰信息的向量α；计算多肽序列中各氨基酸残基的相对位置信息并通过词嵌入层得到一个包含氨基酸残基相对位置信息的离散序列P；将离散序列P输入解码器层进行掩蔽自注意力计算，并与向量α进行交叉注意力计算、前馈神经网络、残差连接及归一化操作，得到下一步预测序列；将预测序列输入一个全连接层，进行线性变换操作，输出预测结果；将步骤1中所述的标准数据集输入第一模型进行训练，得到训练好的模型即第二模型；步骤3：将待测质谱数据输入第二模型，获得预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 五邑大学 一种基于Transformer模型的AI多肽结构鉴定方法及其应用
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