技术特征：
技术总结
本发明公开一种预测蛋白质序列的远同源性关系的神经网络结构及方法，神经网络结构包括：依次连接的输入层、LSTM层、随时间分布的全连接层和输出层，输入层用于获取输入的原始的蛋白质序列，将原始的蛋白质序列转换为神经网络能够处理的输入矩阵；LSTM层用于捕捉蛋白质序列中子序列间的依赖关系，在每个时间步上输出当前输入子序列的特征；随时间分布的全连接层对LSTM层中的不同memory cell的输出以不同的权重，汇总依赖关系信息；输出层根据随时间分布的全连接层在每个时间步上输出连接而成的向量，预测蛋白质序列的远同源性关系。本发明无需人工构建特征和生成序列谱，节省了大量时间，并提高了预测的准确性。
技术研发人员：刘滨;王晓龙
受保护的技术使用者：哈尔滨工业大学深圳研究生院
技术研发日：2017.06.16
技术公布日：2017.11.07