蛋白质特征的预处理方法、装置、介质及设备制造方法及图纸

本公开涉及一种蛋白质特征的预处理方法、装置、介质及设备，所述方法包括：接收待处理的蛋白质；根据所述蛋白质和训练的蛋白质特征预处理模型，获得所述蛋白质对应的蛋白质特征，其中，所述蛋白质特征为所述蛋白质特征预处理模型中的最后一个特征层输出的特征；其中，所述蛋白质特征预处理模型是基于多个蛋白质样本训练所得的，每一个所述蛋白质样本中包括蛋白质集中的多个蛋白质以及每一蛋白质对应的功能标识，所述蛋白质集为多序列比对MSA。由此，由于蛋白质特征预处理模型在训练的过程中学习到蛋白质集中的进化信息的同时，还能够学习到蛋白质的功能知识，则基于模型对蛋白质进行特征提取时，能够使得提取到的蛋白质特征更准确和丰富。准确和丰富。准确和丰富。

【技术实现步骤摘要】
蛋白质特征的预处理方法、装置、介质及设备


[0001]本公开涉及计算机
，具体地，涉及一种蛋白质特征的预处理方法、装置、介质及设备。

技术介绍

[0002]蛋白质是所有生命的基础物质，是机体细胞的最基本、最重要的组成部分。如蛋白质结构预测可以让我们更好的理解未知蛋白质的结构，从而推测它的功能。
[0003]现有方案中，通常直接基于蛋白质一级结构进行模型训练，然而由于蛋白质的结构复杂，通过上述方案难以对蛋白质的特征进行准确提取，从而影响下游分类或预测任务的准确性。

技术实现思路

[0004]提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0005]第一方面，本公开提供一种蛋白质特征的预处理方法，所述方法包括：
[0006]接收待处理的蛋白质；
[0007]根据所述蛋白质和训练的蛋白质特征预处理模型，获得所述蛋白质对应的蛋白质特征，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种蛋白质特征的预处理方法，其特征在于，所述方法包括：接收待处理的蛋白质；根据所述蛋白质和训练的蛋白质特征预处理模型，获得所述蛋白质对应的蛋白质特征，其中，所述蛋白质特征为所述蛋白质特征预处理模型中的最后一个特征层输出的特征；其中，所述蛋白质特征预处理模型是基于多个蛋白质样本训练所得的，每一个所述蛋白质样本中包括蛋白质集中的多个蛋白质以及每一蛋白质对应的功能标识，所述蛋白质集为多序列比对MSA。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述蛋白质特征预处理模型通过以下方式确定：获取所述多个蛋白质样本；将所述蛋白质集中的每一蛋白质进行掩膜处理，获得掩膜蛋白质；将所述掩膜蛋白质与所述掩膜蛋白质对应的功能标识输入预设模型，获得所述掩膜蛋白质对应的训练蛋白质特征；根据所述训练蛋白质特征确定预测蛋白质和各个预测功能分类；根据所述预测蛋白质、所述预测功能分类和所述蛋白质样本，确定所述预设模型的目标损失；根据所述目标损失对所述预设模型进行训练，并将训练完成的所述预设模型确定为所述蛋白质特征预处理模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述多个蛋白质样本，包括：获取多个蛋白质集；针对每一蛋白质集，确定所述蛋白质集中的每一蛋白质具有的蛋白质功能；根据所述蛋白质集下的蛋白质功能，确定所述蛋白质集中的每一蛋白质对应的功能标识。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述蛋白质集下的蛋白质功能，确定所述蛋白质集中的每一蛋白质对应的功能标识，包括：确定所述蛋白质集对应的每一所述蛋白质功能的出现次数，并根据出现次数最多的蛋白质功能确定所述蛋白质集的目标功能；针对所述蛋白质集中的每一所述蛋白质，若所述蛋白质具有所述蛋白质集的目标功能，则将所述目标功能确定为所述蛋白质的功能标识；若所述蛋白质不具有所述蛋白质集的目标功能，则根据所述蛋白质具有的蛋白质功能中出现次数最多的蛋白质功能确定所述功能标识。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设模型中包含功能注意力处理模块，所述功能注意力处理模块用于对...

【专利技术属性】
技术研发人员：边成，赵家英，李永会，
申请(专利权)人：抖音视界有限公司，
类型：发明
国别省市：