基于图卷积的蛋白质复合物筛选模型
蛋白质复合物的预测对生物研究至关重要,现有的预测算法主要是基于蛋白质相互作用网络的局部结构发现算法,其存在一定的局限性,无法利用已知复合物作为先验知识,无法有效融合蛋白质生物关联性数据,因此其预测结果中会存在部分不符合复合物形成规律的样本.本文提出基于图卷积的复合物筛选模型,该模型充分考虑了蛋白质特征,在蛋白质复合物对应的局部图中将特征进行深度融合,从而有效地对蛋白质复合物进行评分,识别并剔除一般复合物预测算法结果中的低分复合物样本,提高其预测的准确性.
蛋白质复合物、生物信息学、图神经网络
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TP183(自动化基础理论)
2021-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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