摘要
一种融合多肽三维结构特征与深度学习的活性肽智能识别方法。通过AlphaFold‑3获取多肽的原子级三维结构信息，结合氨基酸序列特征构建多维张量表征；创新性地设计了两阶段深度学习框架，第一阶段采用改进的自编码器对原始高维特征进行非线性降维，第二阶段通过卷积自编码器提取局部空间特征，并引入噪声滤波模块增强模型鲁棒性。以抗氧化肽为研究对象，该方法在2916条多肽数据集上实现了99.34%的训练准确率和98.29%的独立验证准确率，并成功迁移至抗衰老肽识别任务，保持98%以上的预测性能。本发明建立了"结构‑功能"关联的活性肽识别新范式，为多肽药物的发现提供了高效精准的计算工具，具有活性肽识别普适性。
