公开(公告)号：CN103514382A

公开(公告)日：2014-01-15

申请号：CN201310496143.1

申请日：2013-10-18

Applicant: 苏州大学

Inventor： 吕强 ,  权丽君 ,  吴宏杰

IPC: G06F19/18 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种蛋白质侧链预测方法及预测装置，方法包括a、选择目标蚁群数，初始化蚁群算法参数；b、初始化蛋白质侧链构象，建立蛋白质侧链构象与侧链旋转异构体库的映射关系；c、目标群随机选取所述蛋白质残基的优化顺序，在所述目标蚁群在信息素矩阵和启发值的指引下对蛋白质侧链进行重构，若循环偶数次，继续进行局部优化；利用能量函数对目标群中重构的侧链的蛋白质进行能量计算，选择当代能量最小的蛋白质构象，再与最好蛋白质构象进行比较，选择能量小的蛋白质更新最好蛋白质构象，并更新信息素矩阵；d、重复步骤c，直至满足终止条件，得到最优蛋白质侧链构象。

公开(公告)号：CN106445911A

公开(公告)日：2017-02-22

申请号：CN201610156465.5

申请日：2016-03-18

Applicant: 苏州大学

Inventor： 奚雪峰 ,  周国栋 ,  孔芳 ,  吴宏杰

IPC: G06F17/27

CPC classification number: G06F17/2705

Abstract: 本发明涉及一种基于微观话题结构的指代消解方法及系统，首先获取文本并对文本进行篇章基本话题单元切割构成篇章微观话题结构；然后从篇章微观话题结构中识别主述位；再以主述位为连接端口识别篇章基本话题单元之间的衔接关系；最后根据识别的衔接关系，将照应语中候选先行语的范围落在与其所在主述位结构相衔接的前一个篇章基本话题的主位或述位中，减少消解对的数量，再提取限定范围内的名词所拥有的词性、句法及语义特征，最后利用最大熵分类算法完成消解单元的识别。该方法是基于主位和述位，以话题为中心，立足于小句层面的指代消解方法，利用主述位结构及主位推进模式，缩小了指代消解对的数量，降低计算的复杂度，从而提高指代消解性。

公开(公告)号：CN106445911B

公开(公告)日：2022-02-22

申请号：CN201610156465.5

申请日：2016-03-18

Applicant: 苏州大学

Inventor： 奚雪峰 ,  周国栋 ,  孔芳 ,  吴宏杰

IPC: G06F40/205

Abstract: 本发明涉及一种基于微观话题结构的指代消解方法及系统，首先获取文本并对文本进行篇章基本话题单元切割构成篇章微观话题结构；然后从篇章微观话题结构中识别主述位；再以主述位为连接端口识别篇章基本话题单元之间的衔接关系；最后根据识别的衔接关系，将照应语中候选先行语的范围落在与其所在主述位结构相衔接的前一个篇章基本话题的主位或述位中，减少消解对的数量，再提取限定范围内的名词所拥有的词性、句法及语义特征，最后利用最大熵分类算法完成消解单元的识别。该方法是基于主位和述位，以话题为中心，立足于小句层面的指代消解方法，利用主述位结构及主位推进模式，缩小了指代消解对的数量，降低计算的复杂度，从而提高指代消解性。

公开(公告)号：CN103413068B

公开(公告)日：2016-11-30

申请号：CN201310381447.3

申请日：2013-08-28

Applicant: 苏州大学

Inventor： 吕强 ,  吴宏杰 ,  权丽君 ,  李海鸥

IPC: G06F19/16

Abstract: 本发明提供一种基于结构拓扑的G蛋白偶联受体跨膜螺旋三维结构的预测方法，包括：（1）构建跨膜螺旋的结构拓扑模型：先构建G蛋白偶联受体的7个跨膜螺旋的几何结构拓扑模型；（2）预测所述跨膜螺旋的结构拓扑模型，分为四个阶段：（21）第一阶段为识别跨膜螺旋区域；（22）第二阶段为优化跨膜螺旋间的相对位置；（23）第三阶段为优化每个螺旋在膜内的自转朝向；（24）第四阶段为优化每个螺旋与膜的倾斜角度；（3）Loop重建：用Loop片段插入连结7个螺旋，最后将整体结构进行小幅度的优化。本发明方法针对跨膜螺旋的空间结构特点，建立兼顾保守性与多样性的结构拓扑模型，并利用该模型形成了四阶段的结构优化方法，试图获得采样广度与深度的平衡。

公开(公告)号：CN103413068A

公开(公告)日：2013-11-27

申请号：CN201310381447.3

申请日：2013-08-28

Applicant: 苏州大学

Inventor： 吕强 ,  吴宏杰 ,  权丽君 ,  李海鸥

IPC: G06F19/16

Abstract: 本发明提供一种基于结构拓扑的G蛋白偶联受体跨膜螺旋三维结构的预测方法，包括：（1）构建跨膜螺旋的结构拓扑模型：先构建G蛋白偶联受体的7个跨膜螺旋的几何结构拓扑模型；（2）预测所述跨膜螺旋的结构拓扑模型，分为四个阶段：（21）第一阶段为识别跨膜螺旋区域；（22）第二阶段为优化跨膜螺旋间的相对位置；（23）第三阶段为优化每个螺旋在膜内的自转朝向；（24）第四阶段为优化每个螺旋与膜的倾斜角度；（3）Loop重建：用Loop片段插入连结7个螺旋，最后将整体结构进行小幅度的优化。本发明方法针对跨膜螺旋的空间结构特点，建立兼顾保守性与多样性的结构拓扑模型，并利用该模型形成了四阶段的结构优化方法，试图获得采样广度与深度的平衡。