| 专利号 | 2020111899098 | 申请日 | 2020-10-30 | 专利名称 | 基于机器学习的海藻固碳蛋白预测方法及系统 |
| 授权日 | 2022-12-09 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 高瑞;张甘;刘治平 |
| 主分类号 | G16B20/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器学习的海藻固碳蛋白预测方法及系统，包括：获取海洋藻类蛋白质序列数据，对所述数据进行特征提取；对提取的特征进行筛选后，输入到训练好的机器学习分类器；输出海藻固碳蛋白的预测结果。本发明采用机器学习算法来预测蛋白质是否具有固碳功能，相比于基于传统的生物化学实验来对大量的生物序列进行分析的方式，能够有效节省人力物力，避免引入人为误差对结果或造成干扰，具有更高的预测效率和准确率。 | ||||
| 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 | |||||
