Feb, 2024

一种利用 Transformer 和 CNN 整合的蛋白质结构预测方法

PDF
TL;DR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。
proteinsprotein structuredeep learningpredictiondstruccn
发现论文，激发创造
  • 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

    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。

    Nov, 2016

  • 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

  • 利用 Transformer 神经网络同时考虑序列和结构进行蛋白质预测任务

    本研究通过转换神经网络来实现蛋白质序列与三级结构的联合表示，进而提高了与功能相关的预测任务的表现，包括超家族成员预测。

    Jun, 2022

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 使用基于 Transformer 的深度学习模型来进行 RNA 二级结构预测

    讨论了 RNA 和 RNA 的二级结构及其预测的基本概念，以及机器学习技术在预测生物大分子结构中的应用，并提出了基于 ResNet 的 RNA 三级结构预测算法和打分模型。

    Apr, 2024

  • 赋予蛋白质语言模型结构知识

    利用蛋白质结构数据提升蛋白质语言模型的新框架，通过整合结构信息和结构提取模块，优化了预训练语言模型的自注意机制，此框架在蛋白质功能预测上表现优越，为蛋白质建模提供更有效和高效的方法。

    Jan, 2024