[发明专利]基于集成学习的分子识别特征功能预测方法在审
| 申请号： | 202111364340.9 | 申请日： | 2021-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN113936748A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 鱼亮;李浩铮 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G16C20/20 | 分类号： | G16C20/20;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/12;G06N20/10 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习的分子识别特征功能预测方法，主要解决现有分子识别特征预测器不能进一步划分分子识别特征功能的问题。其方案是：下载固有无序蛋白质数据及其在功能注释，划分训练数据和测试数据，对其蛋白质序列进行特征表示，并设计其残基标签；选取单输入的二元关联策略机器学习模型；使用训练数据训练不同的机器学习模型；使用集成策略对不同机器学习模型训练结果进行集成得到预测模型；将待研究的蛋白质序列数据输入到预测模型中，输出该蛋白质的分子识别特征功能预测结果。本发明实验流程简单、耗费资源小、成本低、预测结果的可靠性高，可用于预测蛋白质序列中分子识别特征的功能，为药物靶点作用位置提供参考。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 分子 识别 特征 功能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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