使用多尺度深度卷积神经网络和下一步条件进行蛋白质二级结构预测

Nov, 2016

使用多尺度深度卷积神经网络和下一步条件进行蛋白质二级结构预测

Protein Secondary Structure Prediction Using Deep Multi-scale Convolutional Neural Networks and Next-Step Conditioning

Akosua Busia, Jasmine Collins, Navdeep Jaitly

TL;DR本研究通过深度学习技术，使卷积神经网络适应蛋白二级结构预测问题，达到了 70％的准确度，并尝试使用序列到序列学习和集合策略进一步提高精确度。

Abstract

Recently developed deep learning techniques have significantly improved the accuracy of various speech and image recognition systems. In this paper we adapt some of these techniques for protein secondary structure prediction. We first train a series of deep neural networks to predict e

deep learning protein structure prediction convolutional neural networks sequence-to-sequence learning ensembling

发现论文，激发创造

基于下一步条件的深度卷积神经网络改进蛋白质二级结构预测

本文研究了如何应用深度学习技术，创建一种新的卷积神经网络结构，用于蛋白质序列的次级结构预测，并在 CB513 基准数据集上达到了 71.4％Q8 准确率。

Feb, 2017

蛋白二级结构预测的串联卷积和循环神经网络

本文提出了一个基于深度神经网络的端到端模型，通过集成局部和全局环境特征来预测蛋白质二级结构，并结合多任务学习同时预测二级结构标签和氨基酸溶剂可及性，取得了 69.7% 到 73.1% 的 Q8 准确率。

Apr, 2016

多样化神经网络结构高质量预测蛋白质 Q8 二级结构

利用机器学习方法，通过构建神经网络模型和使用最新的建模方法对蛋白质二级结构的预测结果进行了研究和探讨，实验结果表明，模型精度达到 70.7％。通过完整地开放训练数据及代码，为领域内可重复性研究树立了良好标准。

Nov, 2018

深度监督卷积生成随机网络在蛋白质二级结构预测中的应用

利用一种基于深度分层表示的监督式生成随机网络模型来预测蛋白质的局部二级结构，该模型采用了卷积架构来使其规模化并提高学习效率，预测准确率可达 66.4%。

Mar, 2014

利用深度卷积神经场预测蛋白质的二级结构

DeepCNF 是蛋白质二级结构预测的深度学习框架，比当前流行的预测器更为准确，并可用于预测其他蛋白质结构属性，如接触数、无序区域和溶剂可及性。

Dec, 2015

一种利用 Transformer 和 CNN 整合的蛋白质结构预测方法

基于深度学习方法的 DstruCCN 模型采用了卷积神经网络和监督式 Transformer 蛋白质语言模型，通过结合两者的训练特征以预测蛋白质的 Transformer 结合位点矩阵，然后使用能量最小化重构蛋白质的三维结构。

Feb, 2024

使用长短期记忆网络进行蛋白质二级结构预测

本文提出了一种基于双向长短期记忆细胞（LSTM）的循环神经网络模型来预测蛋白质的二级结构，使用 CB513 数据集评估，结果显示在 8 个类别中具有更好的性能（0.674）比现有技术（0.664）好。

Dec, 2014

卷积深度网络用于蛋白质折叠质量评估

本研究基于深度学习技术开发神经网络进行蛋白结构评分预测，仅使用三维原子密度数据，无需预定义的结构特征，并在 CASP7 到 CASP10 数据集上进行训练，测试结果表明该网络在多种蛋白质结构上具有良好的性能表现。

Jan, 2018

蛋白质模型质量评估的深度迁移学习

该研究提出了一种基于深度神经网络的蛋白质模型质量预测方法，利用少量输入特征和粗略模型描述以及数据库中已知蛋白质结构的迁移学习，达到了最先进的性能表现。

Apr, 2018

深度学习神经网络在蛋白质计算设计中的应用

本文探究将深度学习神经网络应用于蛋白质设计，以预测蛋白质中每个残基上 20 种天然氨基酸的几率，并且以网络输出为残基类型约束，顺利提高 Rosetta 工具设计三种天然蛋白质的平均序列一致性，同时相比早期方法，本研究以多层神经网络构建的方法在序列一致性方面提高了约 3% 的准确率，这些结果将推动计算蛋白质设计方法的进一步发展。

Jan, 2018