一种双端成对的剪接位点预测方法
公开
摘要
本发明公开了一种双端成对的剪接位点预测方法，该方法通过获取双端成对的剪接位点样本序列作为基准数据集和独立数据集；将碱基序列通过基于序列本身、物理化学性质等多种特征提取方式进行编码；组合多种特征作为一个多通道多维的向量表示；训练卷积神经网络模型；最后进行评估。这种预测方法可以结合样本多种特征表示方式，帮助卷积神经网络充分学习样本内在模式，提高了双端成对的剪接位点预测的准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种双端成对的剪接位点预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114566215A
申请号 ：
CN202210178009.6
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张艳菊许峻玮齐王璟王荣兴
申请人 ：
桂林电子科技大学
申请人地址 ：
广西壮族自治区桂林市金鸡路1号
代理机构 ：
桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司
代理人 ：
陶平英
优先权 ：
CN202210178009.6
主分类号 ：
G16B20/30
IPC分类号 ：
G16B20/30 G16B40/00 G06N3/08 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16B
生物信息学，例如特别适用于计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关数据处理的信息与通信技术
G16B20/00
特别适用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如基因型-表型关联的ICT
G16B20/30
结合位点或基序检测
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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