本发明公开了一种蛋白质翻译后修饰结合位点预测算法,该方法包括:构建GPCR蛋白翻译后修饰的位点序列数据集,结合GPCR高度保守的七次跨膜螺旋结构特征信息,序列信息和氨基酸物化性质提取序列特征,并运用多种特征优化选择算法得到最优的特征集;利用统计学习方法精确的识别能力,构建基于蛋白氨基酸序列即可对其修饰位点进行快速,...
浙江大学硕士学位论文中文摘要蛋白质小分子结合位点预测新算法研究开发中文摘要蛋白质.小分子结合位点是蛋白质表面行使蛋白质生物功能的活性位点,所以通常研究蛋白质的功能或者基于结构化的药物设计的第一步都是在蛋白质的表面准确的预测这种结合位点的位置以及结合位点周围的氨基酸信息。近20年来人们开发了很多的预测蛋白质...
浙江大学硕士学位论文蛋白质--小分子结合位点预测新算法研究开发姓名:张增明申请学位级别:硕士专业:生物信息学指导教师:林标扬;郑树0101
位点是蛋白质表面行使蛋白质生物功能的活性位点,所以通常研究蛋白质的功能或者基于结构化的药物设计的第一步都是在蛋白质的表面准确的预测这种结合位点的位置以及结合位点周围的氨基酸信息.近20年来人们开发了很多的预测蛋白质-小分子结合位点的计算机算法,比如LIGSITEcsc,PASS,Q-SiteFinder和SURFNET等.这些算法基于不同...
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本发明公开了一种基于深度学习的蛋白质配体结合位点预测算法,对于待预测的蛋白质,首先提取其序列特征和距离矩阵,然后将序列特征通过滑动窗口方法分配到每个残基上,然后将残基所对应的特征逐个输入到残差神经网络和混合神经网络中,并将残差神经网络和混合神经网络的输出结果输入到Logistic回归分类器中,最终结果即为蛋白质中...