深度學習方法在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測領域的應用

　　"《深度學習方法在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測領域的應用 》首先應用深度信念網(wǎng)絡與殘差網(wǎng)絡預測了蛋白質(zhì)的殘基接觸，然后使用生成對抗網(wǎng)絡探索了蛋白質(zhì)殘基間距離的實值預測，最后，設計并實現(xiàn)了一個幾乎完全基于深度學習的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)模型搭建框架，對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預測、建模及其他相關探索具有 較為重要的理論和實踐意義 。《深度學習方法在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測領域的應用 》可供結(jié)構(gòu)生物信息學 、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測及蛋白質(zhì)設計等領域的高校師生和科研院所研究人員及相關技術(shù)人員閱讀參考。"

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