[发明专利]蛋白质的结构信息预测方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201911042649.9 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110706738B | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 吴家祥;郭宇智;黄俊洲 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G16B5/00 | 分类号： | G16B5/00;G16B15/00;G16B50/00 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 邢惠童 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请是关于一种蛋白质的结构信息预测方法、装置、设备及存储介质，涉及生物信息技术领域。该方法包括：通过对蛋白质的氨基酸序列在第一数据库中进行序列对齐查询，获得多序列对齐数据，并对多序列对齐数据进行特征提取，获得初始序列特征后，通过一个序列特征扩增模型对初始序列特征进行处理，获得蛋白质的扩增序列特征，然后根据扩增序列特征预测蛋白质的结构信息。上述方案能够在基于人工智能预测蛋白质的结构信息时，在保证蛋白质的结构信息的预测准确度的情况下，提高蛋白质的结构信息的预测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 蛋白质 结构 信息 预测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种蛋白质的结构信息预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n根据蛋白质的氨基酸序列在第一数据库中进行序列对齐查询，获得多序列对齐数据；/n对所述多序列对齐数据进行特征提取，获得初始序列特征；/n通过序列特征扩增模型对所述初始序列特征进行处理，获得所述蛋白质的扩增序列特征；所述序列特征扩增模型是通过初始序列特征样本和扩增序列特征样本训练获得的机器学习模型；所述初始序列特征样本是根据所述氨基酸序列样本在所述第一数据库中进行序列对齐查询获得的，所述扩增序列特征样本是根据所述氨基酸序列样本在第二数据库中进行序列对齐查询获得的；所述第二数据库的数据规模大于所述第一数据库的数据规模；/n通过所述扩增序列特征预测所述蛋白质的结构信息。/n
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