[发明专利]一种基于卷积神经网络的RNA-蛋白质结合位点预测方法有效
| 申请号： | 202111519617.0 | 申请日： | 2021-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN113936738B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 潘正森;周树森;邹海林;柳婵娟;臧睦君;刘通;王庆军 | 申请（专利权）人： | 鲁东大学 |
| 主分类号： | G16B20/30 | 分类号： | G16B20/30;G16B40/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 264025 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于深度卷积神经网络的RNA‑蛋白质结合位点预测方法，其中包括卷积神经网络和RNA序列数据处理等技术，旨在提高卷积神经网络模型对RNA‑蛋白质结合位点的预测性能。首先，确定不同窗口长度，使用不同长度的窗口分别处理RNA序列；其次，把处理好的RNA序列通过单热编码方式编码成矩阵，针对多个单热编码矩阵训练多个卷积神经网络模型，并保存这些训练好的模型用于预测；最后，将需要预测的RNA序列经过处理后得到多个单热编码矩阵，分别输入对应的卷积神经网络模型得到多个预测概率，取多个模型预测概率的平均值作为预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 rna 蛋白质 结合 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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