【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于菌株生长环境预测，具体涉及一种细菌的ph偏好值预测方法及装置。
技术介绍
1、目前关于预测细菌菌株培养ph的研究主要集中在微生物菌株的ph响应与环境ph之间的关系探究。其中，对于微生物群体的ph适应性的研究多数依赖于从具体取样点采集菌株样品,然后在实验室进行ph测定，预测菌株的ph偏好值，整个过程耗时较长，且每次实验针对单一菌株测定，不同菌株需要分别进行实验测定。
技术实现思路
1、本申请针对在实验室进行ph测定预测菌株偏好值的方法耗时较长的问题，提供一种细菌的ph偏好值预测方法及装置。
2、第一方面，提供一种细菌的ph偏好值预测方法，包括以下步骤：
3、获取待检测菌株的基因组序列，基于待检测菌株的基因组序列得到待检测菌株的蛋白质序列；
4、获取所述待检测菌株的蛋白质序列所包含的结构域，将待检测菌株的蛋白质序列所包含的结构域分别和多个与细菌ph相关的pfam结构域进行比对，得到每个所述待检测菌株的蛋白质序列所包含的结构域的比对结果中最佳的第
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1.一种细菌的pH偏好值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种细菌的pH偏好值预测方法，其特征在于，所述多层感知机模型包括输入层、隐藏层和输出层；
3.根据权利要求2所述的一种细菌的pH偏好值预测方法，其特征在于，所述对多层感知机模型进行超参数搜索包括：在学习率在1e-4到1e-2之间进行对数搜索。
4.根据权利要求1所述的一种细菌的pH偏好值预测方法，其特征在于，所述基于待检测菌株的基因组序列得到待检测菌株的蛋白质序列包括：
5.根据权利要求4所述的一种细菌的pH偏好值预测方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种细菌的ph偏好值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种细菌的ph偏好值预测方法，其特征在于，所述多层感知机模型包括输入层、隐藏层和输出层；
3.根据权利要求2所述的一种细菌的ph偏好值预测方法，其特征在于，所述对多层感知机模型进行超参数搜索包括：在学习率在1e-4到1e-2之间进行对数搜索。
4.根据权利要求1所述的一种细菌的ph偏好值预测方法，其特征在于，所述基于待检测菌株的基因组序列得到待检测菌株的蛋白质序列包括：
5.根据权利要求4所述的一种细菌的ph偏好值预测方法，其特征在于，所述基于待检测菌株的基因组序列得到待检测菌株的蛋白质序列还包括：若在线数据库无待检测菌株的基因组序列对应的蛋白质序列...
【专利技术属性】
技术研发人员：龙俊儒，王文昭，廖家龙，黄强，袁越，邱艳飞，余珂，
申请(专利权)人：深圳库思生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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