深度学习方法在蛋白质结构预测领域的应用

　　"《深度学习方法在蛋白质结构预测领域的应用 》首先应用深度信念网络与残差网络预测了蛋白质的残基接触，然后使用生成对抗网络探索了蛋白质残基间距离的实值预测，最后，设计并实现了一个几乎完全基于深度学习的蛋白质结构模型搭建框架，对蛋白质结构的预测、建模及其他相关探索具有 较为重要的理论和实践意义 。《深度学习方法在蛋白质结构预测领域的应用 》可供结构生物信息学 、蛋白质结构预测及蛋白质设计等领域的高校师生和科研院所研究人员及相关技术人员阅读参考。"

暂缺《深度学习方法在蛋白质结构预测领域的应用》作者简介

暂缺《深度学习方法在蛋白质结构预测领域的应用》目录