一种基于注意力机制的剪接位点预测及解释性方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于注意力机制的剪接位点预测及解释性方法，该方法提出结合注意力机制的卷积神经网络模型，精准识别剪接位点，并基于模型，提出可视化权重解释分析方法，在五个物种上建立了有效的预测模型。独立测试集的结果证明了在涉及五个物种的10个数据集上，本发明模型比现有模型更具有鲁棒性，性能更优，泛化能力更强。随后，为研究结合注意力机制的卷积神经网络模型能达到更好性能的原因，本发明采用于梯度类激活映射可视化技术获取模型对于每个样本的位置权重分布，最终验证了模型能够自动注意并获取到样本的有效特征。本发明可以提高预测精度和对剪接位点序列进行解释性分析。
基本信息
专利标题 ：
一种基于注意力机制的剪接位点预测及解释性方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114566216A
申请号 ：
CN202210178010.9
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 ：
CN202210178010.9
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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