一种基于卷积神经网络的DNA绑定残基预测方法

一种基于卷积神经网络的DNA绑定残基预测方法如下：

1. 首先，根据输入残基数为L的待预测DNA绑定残基的蛋白质序列信息，分别使用HHblits、PSIPRED、SANN和I-LBR程序获取特征矩阵PSFM、PSS、PSA和ILBR。

2. 然后，将上述四个特征矩阵组合为一个综合特征矩阵F，并将其转化为特征张量。

3. 接着，将蛋白质序列处理成单个残基样本。

4. 搭建卷积神经网络，利用已知绑定残基的蛋白质序列构建数据集，并训练所搭建的网络。

5. 最后，将待预测蛋白质序列的残基样本输入到训练好的模型中，根据模型输出的概率是否大于判定阈值threshold，判断对应的残基是否为DNA绑定残基。

本发明具有计算代价小、预测精度高的特点。

一种基于卷积神经网络的DNA绑定残基预测方法,首先,根据输入残基数为L的待进行DNA绑定残基预测的蛋白质序列信息,分别使用HHblits、PSIPRED、SANN和I-LBR程序获取特征矩阵PSFM、PSS、PSA和ILBR；然后,将以上四个矩阵组合为一个特征矩阵F并将其转化为特征张量；其次,我们将蛋白质序列处理成残基样本；再次,搭建卷积神经网络,利用已知绑定残基的蛋白质序列构建数据集并训练所搭建的网络；最后,将待进行预测的蛋白质序列的残基样本输入到训练的模型中,根据模型输出概率是否大于判定阈值threshold,进而判断对应的残基是否为DNA绑定残基。本发明计算代价小、预测精度高。