一种基于深度神经网络的蛋白质二级结构预测方法

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中文摘要：本发明公开了一种基于深度学习及神经网络方法的蛋白质二级结构预测方法，本发明涉及神经网络及蛋白质二级结构预测技术领域。该方法以蛋白质特征序列为输入，通过设计的深度回复式神经网络模型，预测序列各个位点氨基酸残基的空间二级结构。本发明实现了基于输入特征的二级结构自动预测，具有很好的泛化能力，能够根据不同输入特征训练特定模型并实现高准确度的二级结构预测。

申请号：

CN201610519695.3

公开号：

CN105930686A

专利类型：

发明专利

申请日：

2016-07-05

公开日：

2016-09-07

IPC分类：

G06F19/16(2011.01)I

申请人：

四川大学

发明人：

毛华、陈媛媛、罗川、汪洋旭、陈盈科

主申请人地址：

610065 四川省成都市一环路南一段24号

国别省市代码：

中国(CN)