一种基于容错编码及多尺度密集连接网络的转录因子结合位点预...
公开
摘要
本发明公开了一种基于容错编码及多尺度密集连接网络的转录因子结合位点预测方法及系统，包括：在特征表示阶段引入容错机制，将原始DNA序列和其二阶容错序列结合并转换为特征向量；构建基于多尺度密集连接的深度神经网络；将全局数据集输入基于多尺度密集连接的深度神经网络进行预训练；基于预训练模型与各个子数据集，进一步对深度神经网络进行迁移学习；将待预测DNA序列输入迁移训练后的深度神经网络，输出对应的DNA序列结合转录因子的概率，本发明利用容错编码丰富DNA序列的特征，密集连接网络提取了序列的高阶特征，多尺度卷积进一步捕获不同尺度的特征，三者结合使得深度神经网络的预测精度和收敛速度得到提升。
基本信息
专利标题 ：
一种基于容错编码及多尺度密集连接网络的转录因子结合位点预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114582420A
申请号 ：
CN202210249814.3
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
殷宇航申龙晨姜元昊高尚於东军
申请人 ：
江苏科技大学
申请人地址 ：
江苏省镇江市梦溪路2号
代理机构 ：
南京正联知识产权代理有限公司
代理人 ：
胡定华
优先权 ：
CN202210249814.3
主分类号 ：
G16B20/30
IPC分类号 ：
G16B20/30 G16B20/20 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-06-03 ：
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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