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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种基于图神经网络的蛋白质结构模型质量评估方法，提取待预测类蛋白质诱饵里所有167种重原子在三维空间中的全局坐标作为输入，对其通过Rosetta软件的dual‑spacerelax预处理后，解析计算得到原始节点特征和边特征并输入基于注意力机制和图池化技术构建的图神经网络模型，使用预训练好的模型网络参数进行计算，分别得到反映该类蛋白质诱饵结构在蛋白质水平和氨基酸残基水平上与真实天然蛋白结构的差距的全局得分和局部得分。本发明能够更有鉴别力地关注那些本身精度已接近天然结构的类蛋白质诱饵结构，从而提升蛋白质结构模型评估在高精度数据集上的准确性。
主权项：1.一种基于图神经网络的蛋白质结构模型质量评估方法，其特征在于，通过提取待预测类蛋白质诱饵里所有167种重原子在三维空间中的全局坐标作为输入，对其通过Rosetta软件的dual-spacerelax预处理后，解析计算得到原始节点特征和边特征并输入基于注意力机制和图池化技术构建的图神经网络模型，使用预训练好的模型网络参数进行计算，分别得到反映该类蛋白质诱饵结构在蛋白质水平和氨基酸残基水平上与真实天然蛋白结构的差距的全局得分和局部得分；所述的基于注意力机制和图池化技术构建的图神经网络模型，包括：一个四层网络层架构相同并串联搭建的图神经计算网络以及与之相连的由两个池化层并联而成的图池化网络，其中：图神经计算网络中的每层网络层均由一个三重注意力机制和通道注意力机制串联而成，而图池化网络中的两层并联的池化层分别对上游图的节点嵌入进行局部池化和全局池化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于图神经网络的蛋白质结构模型质量评估方法
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