| 专利号 | 2025101529449 | 申请日 | 2025-02-12 | 专利名称 | 一种基于跨模态增强表示学习的蛋白质相互作用预测方法 |
| 授权日 | 2025-04-25 | 专利权人 | 中国海洋大学 | 发明人 | 张树刚;陈睿;毕祥鹏;魏志强;卢云;孙品;刘尚龙;解文韬;毕传林 |
| 主分类号 | G16B15/20 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及蛋白质预测技术领域，公开了一种基于跨模态增强表示学习的蛋白质相互作用预测方法。本发明设计了Convformer和Graphformer两个模块，通过在各自模块中引入全局注意力机制，突破了现有方法仅关注局部特征或全局特征的限制。这种设计使得模型能够同时捕获蛋白质的局部模式和全局依赖关系，提供了更全面的蛋白质表示。本发明提出了一种基于对比学习的跨模态增强方法，通过显式的模态对齐过程解决了序列和结构模态之间的差异问题。这种方法不仅能够保持各个模态的独特信息，还能充分发挥模态间的互补性，从而获得更丰富的蛋白质表示。本发明提出的跨蛋白融合模块能够更准确地捕获蛋白质相互作用的本质特征，显著提升了PPI预测的准确性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 生物产业 生物医学工程产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
