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蛋白质可溶性预测方法 

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申请/专利权人:上海金斯康生物科技有限公司

摘要:本公开提出了一种蛋白质可溶性预测方法,将基于蛋白质预训练模型提取的特征与蛋白质一级结构特征结合,使用自动学习框架和自动超参数筛选算法结合,使用MCC作为模型优化指标,构建兼容分类问题和回归问题的预测模型,从而既能预测蛋白质是否可溶,又能预测不同蛋白质可溶的概率,有助于提前筛选高潜力变体。

主权项:1.一种蛋白质可溶性预测方法,其特征在于,所述方法包括:基于蛋白质序列,使用蛋白质预训练模型提取特征;基于蛋白质序列,提取蛋白质的一级结构特征;将通过蛋白质预训练模型提取的特征与蛋白质的一级结构特征进行拼接,得到所述蛋白质的特征向量;将所述蛋白质的特征向量输入到蛋白质可溶性预测模型中,得到蛋白质可溶性的预测结果。

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百度查询: 上海金斯康生物科技有限公司 蛋白质可溶性预测方法

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