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申请/专利权人：五邑大学
申请日：2024-06-06
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298928A
主分类号：G16B40/00
分类号：G16B40/00;G16B20/00;G16B5/00;G06N3/042;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/10;G06F18/21;G06F18/22
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于CNN‑Attention‑GNN模型的多肽结构鉴定方法及其应用，方法包括：对收集的多肽质谱信息进行预处理，建立标准化多肽数据集；设计并训练基于CNN‑Attention‑GNN架构模型，模型包括：肽离子峰鉴定层用于识别质谱峰中的碎片离子；节点嵌入层则通过卷积神经网络和自注意力机制进行特征提取，以捕捉有意义的信息；图神经网络层负责捕捉质谱峰中碎片离子之间的复杂关系，以提升模型推断的准确性；输出层通过Softmax和全连接层等操作生成最终的多肽序列；最后，将待测质谱数据输入训练好的模型，生成预测结果。本发明通过结合CNN网络、自注意力机制、图神经网络以及多肽谱峰间的相关联系，为生物领域的研究和生物活性肽的发展提供坚实基础。
主权项：1.一种基于CNN-Attention-GNN模型的多肽结构鉴定方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取多肽质谱信息，并将多肽质谱信息进行预处理，得到标准数据集；S2：构建多肽结构鉴定基础模型，并将所述数据集输入模型进行学习，得到训练模型；S3：将待测质谱数据输入所述训练模型，获得预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 五邑大学 一种基于CNN-Attention-GNN模型的多肽结构鉴定方法及其应用
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