本发明公开一种基于轻量级深度卷积网络的蛋白质扭转角预测方法，包括：基于PISCES服务器构建蛋白质扭转角数据集；从RCSB PDB数据库中抽取各蛋白质序列中每个氨基酸残基对应的扭转角Phi和Psi，并加入数据集中；将uniref90数据库与各蛋白质序列进行多序列比对，生成对应蛋白质序列的PSSM谱矩阵，基于PSSM谱矩阵及氨基酸的物理化学特性，构造蛋白质序列特征；设计残差模块，并基于该模块构建预测蛋白质扭转角的深度卷积网络模型；构建训练网络模型的损失函数；基于构建的损失函数训练网络模型；基于训练后的网络模型进行蛋白质扭转角的预测。本发明不仅能精确地预测蛋白质扭转角，还具有模型小，预测速度快的优点。
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来源：北方有色网
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