【摘 要】
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鉴于不同类型氨基酸的相互作用对蛋白质结构预测的影响不同，文中融合卷积神经网络和长短时记忆神经网络模型，提出卷积长短时记忆神经网络，并应用到蛋白质8类二级结构的预测中．首
【机 构】
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云南大学信息学院,中国林业科学研究院资源昆虫研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.11661081);教育部科技发展中心“云数融合科教创新”基金(No.2017B00016);云南省科技创新人才培养项目;云南省创新团队项目资助~~
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鉴于不同类型氨基酸的相互作用对蛋白质结构预测的影响不同，文中融合卷积神经网络和长短时记忆神经网络模型，提出卷积长短时记忆神经网络，并应用到蛋白质8类二级结构的预测中．首先基于氨基酸序列的类别信息和氨基酸结构的进化信息表示蛋白质序列，并采用卷积提取氨基酸残基之间的局部相关特征，然后利用双向长短时记忆神经网络提取蛋白质序列内部残基之间的远程相互作用，最后将提取的蛋白质的局部相关特征和远程相互作用用于蛋白质8类二级结构的预测．实验表明，相比基准方法，文中模型提高8类二级结构预测的精度，并具有良好的可扩展性．
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