DeepMVD

DeepMVD 的DeepMVD 由两个阶段组成,用于融合蛋白质的多视图特征(图 1)。在第一阶段,为了增强特征表达能力,使用一种新的多视图构建策略将单个蛋白质序列转换为具有不同蛋白质特性的三个特征视图:Smap、Sseq 和 Spssm。鉴于计算机视觉和自然语言处理领域的先进理念,为每个视图设计了独特的模块处理——MDP 用于多维感知特征提取模块,DCP 用于双核池化特征提取模块,PVF 用于全景视野提取模块。第二阶段是特征融合,融合三视图特征以有效预测蛋白质功能。它将前一阶段的特征表示与自适应融合模块连接起来,该模块将它们与不同的权重融合,以实现最佳特征组合。