一种基于图表示学习的关键蛋白质识别方法和装置

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(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114664377 A (43)申请公布日 2022.06.24 (21)申请号 202210182217.3 (22)申请日 2022.02.25 (71)申请人 中国地质大学（武汉） 地址 430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路 388号 (72)发明人 杨合　朱媛　 (51)Int.Cl. G16B 25/10 (2019.01) G06N 3/04 (2006.01) G06N 3/08 (2006.01) 权利要求书1页 说明书8页 附图3页 (54)发明名称 一种基于图表示学习的关键蛋白质识别方 法和装置 (57)摘要 本发明提供了一种基于图表示学习的关键 蛋白质识别方法和装置，方法包括：从数据库中 筛选关键蛋白质作为标签，标记提取的蛋白质相 互作用网络数据中的蛋白质节点，获得带节点标 签的蛋白质相互作用网络；使用DeepWalk算法对 蛋白质相互作用网络数据进行图表示学习，获得 图表示矩阵数据；将带节点标签的蛋白质相互作 用网络、从蛋白质节点的同源生物信息中提取的 蛋白质节点属性特征以及图表示矩阵数据输入 图卷积神经网络模型进行迭代训练；利用训练好 的图卷积神经网络模型识别待测蛋白质网络中 A 的关键蛋白质节点。本发明可以直接使用图类型 7 数据进行训练，避免了现有方法中数据转换所需 7 3 4 要的繁琐工作，进一步使得训练得到的结果更加 6 6 4 准确。 1 1 N C CN 114664377 A