兼顾分子结构与序列挖掘的多视角酶功能预测方法

本发明属于智能细胞生物识别领域，具体涉及一种兼顾分子结构与序列挖掘的多视角酶功能预测方法。该方法包括：初始酶特征构建，深度酶序列特征构建，深度酶结构特征构建，基于TSK模糊系统的模型训练与预测4个阶段。本方法将酶的结构特征和序列特征视为两个不同的视角，通过构造一个全新的多视角深度网络来从不同模态抽取、交叉、鉴别信息，并能实现对多视角酶数据间互补性与一致性信息的挖掘，采用多视角TSK模糊系统模型训练多视角特征，从而实现最终的酶功能预测。本方法兼顾了酶的序列特征和结构特征，使得预测信息更加完备，通过TSK模糊系统，能够很好地在新的网络中重新学习酶的序列与结构特征。

《兼顾分子结构与序列挖掘的多视角酶功能预测方法》是一发明专利，专利号为 2023104457265，当前法律状态为已下证，由江南大学提出申请，发明人为邓赵红;于管青;吴敬;未志胜;王蕾;王士同，申请日期为2023-04-24，公开（公告）日期为2025-11-25，国际专利分类号（IPC）为 G16B 15/00 (2019.01)，所属技术领域包括：计算酶学功能注释、酶蛋白功能预判、序列结构双源多视角网络、分子结构+序列融合建模、工业酶筛选、蛋白序列特征、分子拓扑特征、酶功能多分类、酶功能注释模型、合成生物学辅助筛选、蛋白结构挖掘、多源特征融合、酶分类预测、生物信息模型、工业酶挖掘。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于智能细胞生物识别领域，具体涉及一种兼顾分子结构与序列挖掘的多视角酶功能预测方法。该方法包括：初始酶特征构建，深度酶序列特征构建，深度酶结构特征构建，基于TSK模糊系统的模型训练与预测4个阶段。本方法将酶的结构特征和序列特征视为两个不同的视角，通过构造一个全新的多视角深度网络来从不同模态抽取、交叉、鉴别信息，并能实现对多视角酶数据间互补性与一致性信息的挖掘，采用多视角TSK模糊系统模型训练多视角特征，从而实现最终的酶功能预测。本方法兼顾了酶的序列特征和结构特征，使得预测信息更加完备，通过TSK模糊系统，能够很好地在新的网络中重新学习酶的序列与结构特征。

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