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蛋白质功能的准确预测有利于推进生物医学发展,高通量测序技术的快速发展加快了蛋白质序列的提取速度,从而产生了大量未注释的蛋白质,并且新测序序列缺乏结构等生物信息,针对该问题提出了基于序列和组合图卷积网络的蛋白质功能预测模型(Protein Function Prediction using Sequences and Combined Graph Convolutional Networks, PFP-SCGCN).首先通过深度学习方法捕获蛋白质序列的多维特征信息,再通过多序列比对从蛋白质序列中提取进化耦合信息和氨基酸残基群落,然后利用进化耦合信息和氨基酸残基群落生成序列氨基酸之间两种不同连接程度的邻接矩阵,将这两种邻接矩阵与序列特征信息一起输入给组合图卷积网络进行信息融合,最后通过多个全连接层获得蛋白质功能类别信息.本文还通过分析PFP-SCGCN的特定网络层识别蛋白质功能位点,可帮助人们推测出新序列中的重要氨基酸.模型结果表明,PFP-SCGCN模型的功能预测准确率远高于对比方法,具有较好的鲁棒性,并且可以较准确的识别功能位点. 相似文献
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蛋白质的功能对于理解细胞和生物的活动机制、研究疾病机理等至关重要。面对序列数据库的快速增长,传统的实验和序列对比方法不足以支撑大规模的蛋白质功能标注。为此,提出EGNet(evolutionary graph network)模型,采用蛋白质预训练语言模型ESM2和one-hot编码得到蛋白质序列编码,通过序列自注意力和物理计算整合出残基间的协同进化信息PI(paired interaction)和SPI(strong paired interaction);之后将两种进化信息和序列编码作为多层串联图卷积网络输入,学习序列编码节点特征,实现端到端的蛋白质功能预测。与早期方法相比,在ENZYME数据库中的EC(Enzyme Commission)类别标签上,EGNet获得了更好的性能,其F-score达到0.89,AUPR值达到0.91。结果表明,EGNet仅仅采用单条序列来预测蛋白质功能就可以得到良好的结果,从而能够提供快速且有效的蛋白质功能注释。 相似文献
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燃煤电厂作为大气环境污染排放的重要来源,对其排放的烟气进行连续在线监测具有积极的意义。介绍了江苏某火电企业采用的CEMS-8000烟气在线监测系统,对其运行环境、流程及故障处理进行了分析,论述了对火电厂烟气进行监测和排放控制的重要作用和意义。 相似文献
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针对高速数字信号的发生问题,设计了一种基于FPGA时序控制和LVDS传输的数字信号源,它以FPGA作为控制核心,以并转串芯片DS92LV1023实现LVDS信号的传输,它以600 Mbps/s的速度传输,以双绞线作为传输介质,传输距离120m.本设计已成功运用在某地面匹配装置测试台信号源卡的设计中. 相似文献
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用时间序列和神经网络相结合的方法,建立振动信号的时间序列模型,作为齿轮箱系统模型。分析模型特性,提取齿轮箱故障的特征参数,然后以此建立相应的神经网络,识别齿轮箱的运行故障。结果表明该方法能很大地提高诊断的准确性。 相似文献
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介绍了烟气连续在线监测系统在华北某火电厂的应用情况,分析了系统组成和基本情况。同时,对监测系统运行过程中存在的问题进行了分析,提出了加强系统运行维护管理的对策措施,为我国火电厂排放烟气监测与控制提供了借鉴作用。 相似文献
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企业文化是企业发展的核心,是企业的凝聚力,没有文化的企业是苍白的。义和车桥有限公司十年的发展使企业经历了从成长到腾飞的历程,企业文化建设成为企业发展的强大驱动力,义和公司不仅在市场上牢牢站稳了脚跟,而且日趋成熟、日趋理性,呈持续壮大之势—— 相似文献
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