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基于深度学习的蛋白质酶解预测模型构建与应用

一、引言

蛋白质是生命体系中重要的生物大分子，参与多种生物过程。蛋白质酶解是生物化学领域中一个重要的研究课题，它涉及到蛋白质的降解、修饰以及活性调控等过程。随着生物信息学和计算科学的发展，深度学习技术为蛋白质酶解研究提供了新的工具。本文旨在构建一个基于深度学习的蛋白质酶解预测模型，并探讨其在实际应用中的价值。

二、蛋白质酶解预测模型的构建

1.数据收集与预处理

为了构建蛋白质酶解预测模型，首先需要收集大量的蛋白质序列及其酶解信息。数据来源于公共数据库和实验研究，包括蛋白质的氨基酸序列、酶切位点信息等。对收集到的数据进行清洗、整理和预处理，以满足模型