| 专利号 | 2025116038789 | 申请日 | 2025-11-05 | 专利名称 | 一种基于特征工程与集成学习的蛋白质盐敏感性预测方法 |
| 授权日 | 2026-03-27 | 专利权人 | 鲁东大学 | 发明人 | 张得印;周树森;臧睦君;刘通;柳婵娟;王庆军 |
| 主分类号 | G16C20/70 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于特征工程与集成学习的蛋白质盐敏感性预测方法。首先，通过输入已知盐浓度低、中、高类别的蛋白质序列数据并进行数据清洗与长度标准化，系统自动提取净电荷密度、电荷不对称性等十个关键物理化学特征；其次，使用随机森林、梯度提升树和支持向量机构建多模型学习框架，基于各模型在验证集上的准确率动态分配集成权重，采用加权投票机制融合生成最终分类结果；最后，对集成模型进行量化评估并保存，进而对新的蛋白质序列进行预测，输出预测类别、置信度及特征重要性分析。本发明实现了对蛋白质盐敏感性的高精度、可解释预测，为液液相分离研究和药物递送系统提供条件优化支持。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
