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BMBQA:融合MCNN和BiGRU的蛋白质模型质量评估算法
文献摘要：
蛋白质模型质量评估是指对计算手段预测出的蛋白质结构进行评分,以选择尽可能接近天然结构的蛋白质模型,这对在蛋白质结构预测中挑选最优的蛋白质模型和在生物医学研究中恰当使用它们起到至关重要的作用.随着3D蛋白质数据的不断增长,基于深度学习的蛋白质模型质量评估方法得到了快速发展,但该领域只探索了深度学习方向较浅层的应用.本文为了探索更精确的质量评估方法,提出了一个基于多尺度卷积(MCNN)和双向门控循环神经网络(BiGRU)的深度模型,预测蛋白质模型的GDT_TS(Global Distance Test_Total Score)分数,并将这一方法命名为BMBQA(Quality Assessment Base on MC-NN-BiGRU).其中,多尺度卷积神经网络用来提取蛋白质模型中浅层的细节信息以及深层的抽象信息,双向门控循环神经网络用来提取每个残基的长程相互作用信息,通过数据增强来提高深度模型在目标蛋白质中挑选最优蛋白质模型的性能.本文利用CASP13中的数据集与现有的先进方法进行比较,实验结果表明本文方法在4个经典的评价指标中均具有很强的竞争力.
文献关键词：
蛋白质模型质量评估;多尺度卷积神经网络;双向门控循环神经网络;GDT_TS;数据增强;CASP13
中图分类号：
作者姓名：
聂良鹏;权丽君;吴庭芳;孙晓雨;何如吉;吕强
作者机构：
苏州大学 计算机科学与技术学院,江苏 苏州215006;江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏 苏州215006
文献出处：
引用格式：
[1]聂良鹏;权丽君;吴庭芳;孙晓雨;何如吉;吕强-.BMBQA:融合MCNN和BiGRU的蛋白质模型质量评估算法)[J].小型微型计算机系统,2022(07):1419-1425
A类：
BMBQA,蛋白质模型质量评估,CASP13
B类：
MCNN,BiGRU,评估算法,预测出,蛋白质结构预测,生物医学研究,质数,学习方向,较浅,双向门控循环神经网络,深度模型,GDT,TS,Global,Distance,Test,Total,Score,Quality,Assessment,Base,on,多尺度卷积神经网络,中浅层,细节信息,抽象信息,残基,长程相互作用,数据增强,高深
AB值：
0.242535
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