本發明公開了基于像素圖表征和CNN的可解釋性分子動力學軌跡分析方法,獲取兩條不同類別的MD軌跡數據集,將原子和殘基對應,并刪除H原子;進行數據預處理并用像素圖方式表征數據,得到兩組帶有標簽的像素圖數據集,并對CNN模型進行訓練和測試;構造解釋器輸出像素評分矩陣;采樣并獲取像素評分矩陣,累加并求平均值,得到原子評分;對一個殘基中所有原子的評分求平均值,得到該殘基評分。本發明采用像素圖表征方式直接將所有的坐標信息映射到圖像中,能達到盡可能小的信息損失。將所有的坐標信息映射到圖像中,在表征過程中達到線性無損,同時避免了計算大量描述符的時間和人力成本。
聲明:
“基于像素圖表征和CNN的可解釋性分子動力學軌跡分析方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)