| 专利号 | 2026100365728 | 申请日 | 2026-01-13 | 专利名称 | 一种基于混合深度学习架构的嗜盐蛋白预测方法及系统 |
| 授权日 | 2026-03-27 | 专利权人 | 泰山学院 | 发明人 | 冯昌利;李鑫;朱笑荣;魏海燕;杨萌萌;吴蔚 |
| 主分类号 | G16B30/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供一种基于混合深度学习架构的嗜盐蛋白预测方法及系统，涉及生信分析技术领域，该方法包括：获取待预测的蛋白质序列；利用蛋白质语言模型提取其全局语义嵌入特征；同时，基于特定的约化氨基酸字母表对序列重编码，并统计三种间隔模式下的约化二肽频率以生成局部组成特征向量；将两类特征拼接后，输入由一维卷积神经网络与轻量级Transformer编码器串联构成的混合深度学习模型进行处理，最终由全连接层输出预测结果。本发明通过融合多尺度序列特征与层级化混合网络架构，显著提升了嗜盐蛋白识别的准确性、泛化能力与计算效率，为大规模极端环境酶资源的智能挖掘提供了有效工具。 | ||||
| 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 | |||||
