基于氨基酸微环境与EMO神经网络的蛋白质设计方法技术

本发明专利技术属于智能细胞生物识别领域，具体涉及一种基于氨基酸微环境与EMO神经网络的蛋白质设计方法。该方法包括：初始蛋白质原子特征构建，氨基酸微环境特征构建，深度特征构建，MLP分类器分类，共4个阶段。本方法通过蛋白质的结构信息构造了蛋白质原子的特征信息，并使用原子的特征信息搭建蛋白质的氨基酸的局部微环境，并搭建了一个全新的深度网络来从抽取、鉴别氨基酸微环境中的深度生物信息特征，最后采用MLP分类器预测最符合深度生物信息特征的氨基酸类别，从而实现最终的蛋白质序列设计。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能细胞生物识别领域，具体涉及一种基于氨基酸微环境与emo神经网络的蛋白质设计方法。

技术介绍

1、计算蛋白质设计(computational protein design,下称cpd)是指一种利用计算机算法和模型来预测和优化蛋白质结构和功能的方法，其目标是通过计算方法来寻找最优的蛋白质结构，以实现特定的生物学或应用目的。在过去的几十年里，cpd在酶工程、疫苗设计、抗体设计、膜蛋白设计、蛋白质交互作用等众多领域获得了巨大的成功。近期发表在nature的工作中，hongyuan lu等人利用mutcompute成功设计出了具有高稳定性和高水解活性的pet酶，该酶能在1周时间内水解51种pet塑料，有望解决困扰人类社会的塑料垃圾问题。持续的研究表明，cpd能在健康、医疗、环境、化工等各个领域造福人类社会。虽然cpd取得了显著的进展，但是如何精确地设计蛋白质的结构和功能仍然是一个巨大的挑战。

2、传统的cpd研究主要依据是anfinsen的折叠热力学假说。该假说的核心思想是：自然条件下，蛋白质总是折叠到自由能最低的构象。这也就意味着，蛋本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于氨基酸微环境与EMO神经网络的蛋白质设计方法，其特征在于，步骤如下：

2.如权利要求1所述的基于氨基酸微环境与EMO神经网络的蛋白质设计方法，其特征在于：所述第七步中的EMOCPD模型，包括1个Stem模块、4个iRMB模块、4个MHSA-iRMB模块、3个DownSample模块、1个MLP分类器模块；

3.如权利要求2所述的基于氨基酸微环境与EMO神经网络的蛋白质设计方法，其特征在于：所述的Stem模块结构如下：

4.如权利要求2所述的基于氨基酸微环境与EMO神经网络的蛋白质设计方法，其特征在于：所述的iRMB模块结构如下：

5...

【技术特征摘要】

1.基于氨基酸微环境与emo神经网络的蛋白质设计方法，其特征在于，步骤如下：

2.如权利要求1所述的基于氨基酸微环境与emo神经网络的蛋白质设计方法，其特征在于：所述第七步中的emocpd模型，包括1个stem模块、4个irmb模块、4个mhsa-irmb模块、3个downsample模块、1个mlp分类器模块；

3.如权利要求2所述的基于氨基酸微环境与emo神经网络的蛋白质设计方法，其特征在于：所述的stem模块结构如下：

4.如权利要求2所述的基于氨基酸微环境与emo神经网络的蛋白质设计方法，其特征在于：所述的irmb模块结构如下：

5.如权利要求2所述的基于氨基酸微环境与...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓赵红，蔡称，王士同，吴敬，未志胜，王蕾，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：