公开(公告)号：CN118136112A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410097785.2

申请日：2024-01-24

Applicant: 常州大学

Inventor： 杨森 ,  杨泽熙 ,  卢嘉毅 ,  倪嘉琦 ,  聂琪 ,  陈宏

IPC: G16B30/10 ,  G16B40/00 ,  G16B15/00 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种融合多视图特征深度集成学习的多肽溶血性预测方法，涉及生物信息技术领域，包括对多肽序列进行特征的向量化；预训练模型通过大规模蛋白质数据学习多肽序列的高级表示，捕获语义和上下文信息；综合利用多肽序列特征和预训练特征，构建深度网络并融合多路数据，形成DeepHemo模型；对形成的DeepHemo模型进行评估。本发明在溶血性多肽的预测任务中取得了显著的性能提升，能够更准确地预测溶血性多肽，为相关领域的研究和应用提供了一个更可靠和有效的工具。