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基于深度学习的SARS-CoV-2RBD-ACE2结合亲和力预测方法
被引量：
1
1
作者
吴敏明
李维华
+1 位作者
王玉霜
丁海燕
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期575-582,共8页
新型冠状病毒(SARS-CoV-2)的快速变异导致不断出现新的毒株.已有研究表明SARS-CoV-2的S蛋白受体结合域(Receptor Binding Domain,RBD)与宿主ACE2的结合亲和力与病毒的侵染能力相关.随着新型冠状病毒在全球的持续暴发,出现了大量RBD多点...
新型冠状病毒(SARS-CoV-2)的快速变异导致不断出现新的毒株.已有研究表明SARS-CoV-2的S蛋白受体结合域(Receptor Binding Domain,RBD)与宿主ACE2的结合亲和力与病毒的侵染能力相关.随着新型冠状病毒在全球的持续暴发,出现了大量RBD多点突变的新毒株.通过生物试验方式获得突变毒株RBDACE2结合亲和力费时费力,远远落后于突变株的积累,不能满足对该病毒实时监控的需求.为了快速预测具有多点突变毒株的结合亲和力,设计了一种深度神经网络模型.该模型结合卷积神经网络、循环神经网络与注意力机制,从RBD序列上学习关键特征并预测RBD-ACE2的结合亲和力,在真实数据集上对模型进行训练和评估.实验结果表明新模型可以有效地预测关切变异株的RBD-ACE2结合亲和力,也有助于对SARSCoV-2突变株的传播能力进行监控.
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关键词
新型冠状病毒
rbd
-
ace
2
结合亲和力
深度神经网络
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习的SARS-CoV-2RBD-ACE2结合亲和力预测方法
被引量：
1
1
作者
吴敏明
李维华
王玉霜
丁海燕
机构
云南大学信息学院
云南大学云南生物资源保护和利用国家重点实验室
出处
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期575-582,共8页
基金
国家自然科学基金(32060151).
文摘
新型冠状病毒(SARS-CoV-2)的快速变异导致不断出现新的毒株.已有研究表明SARS-CoV-2的S蛋白受体结合域(Receptor Binding Domain,RBD)与宿主ACE2的结合亲和力与病毒的侵染能力相关.随着新型冠状病毒在全球的持续暴发,出现了大量RBD多点突变的新毒株.通过生物试验方式获得突变毒株RBDACE2结合亲和力费时费力,远远落后于突变株的积累,不能满足对该病毒实时监控的需求.为了快速预测具有多点突变毒株的结合亲和力,设计了一种深度神经网络模型.该模型结合卷积神经网络、循环神经网络与注意力机制,从RBD序列上学习关键特征并预测RBD-ACE2的结合亲和力,在真实数据集上对模型进行训练和评估.实验结果表明新模型可以有效地预测关切变异株的RBD-ACE2结合亲和力,也有助于对SARSCoV-2突变株的传播能力进行监控.
关键词
新型冠状病毒
rbd
-
ace
2
结合亲和力
深度神经网络
Keywords
SARS-CoV-
2
rbd
-
ace
2
binding
affinity
deep
neural
network
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的SARS-CoV-2RBD-ACE2结合亲和力预测方法
吴敏明
李维华
王玉霜
丁海燕
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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