公开(公告)号：CN115620803B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202211359901.0

申请日：2022-11-02

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 崔振 ,  徐功平 ,  张桐 ,  许春燕

IPC: G16B5/20 ,  G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于跨图注意力的蛋白质相互作用点位预测方法，步骤如下：S1、获取蛋白质数据，对每一对蛋白质分别构建一个表示残基关系的图结构；S2、对于步骤S1中构建的图，提取残基的生信特征构建节点特征矩阵；S3、对于步骤S1中构建的图，提取残基的空间特征构建图邻接特征矩阵；S4、对步骤S3构建的蛋白质图通过图卷积神经网络进行图编码；S5、在步骤S4的基础上，对步骤S3构建的蛋白质图进行跨图信息交互；S6、对步骤S5得到的节点特征进行堆叠，构成残基对特征；S7、将步骤S6得到的残基对特征送入分类器，预测该残基对是否发生了相互作用。本发明的预测方法，具有较强的表征能力和学习能力，在蛋白质相互作用点位预测任务中获得了优异表现。

公开(公告)号：CN115620803A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211359901.0

申请日：2022-11-02

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 崔振 ,  徐功平 ,  张桐 ,  许春燕

IPC: G16B5/20 ,  G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于跨图注意力的蛋白质相互作用点位预测方法，步骤如下：S1、获取蛋白质数据，对每一对蛋白质分别构建一个表示残基关系的图结构；S2、对于步骤S1中构建的图，提取残基的生信特征构建节点特征矩阵；S3、对于步骤S1中构建的图，提取残基的空间特征构建图邻接特征矩阵；S4、对步骤S3构建的蛋白质图通过图卷积神经网络进行图编码；S5、在步骤S4的基础上，对步骤S3构建的蛋白质图进行跨图信息交互；S6、对步骤S5得到的节点特征进行堆叠，构成残基对特征；S7、将步骤S6得到的残基对特征送入分类器，预测该残基对是否发生了相互作用。本发明的预测方法，具有较强的表征能力和学习能力，在蛋白质相互作用点位预测任务中获得了优异表现。