[发明专利]一种基于分层深度学习miRNA-lncRNA互作关系的预测方法有效
| 申请号： | 202011144398.8 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112270958B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 宋金淼;张子晨;谢凡森;段晓东;代启国 | 申请（专利权）人： | 大连民族大学 |
| 主分类号： | G16B40/00 | 分类号： | G16B40/00;G16B30/00;G06N3/08;G06N3/044;G06N3/045 |
| 代理公司： | 大连星海专利事务所有限公司 21208 | 代理人： | 杨翠翠 |
| 地址： | 116600 辽宁省大*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于分层深度学习miRNA‑lncRNA互作关系的预测方法，其属于生物信息学领域。本发明的特征提取方法采用独热编码（one‑hot）和k‑mer编码，预测模型由并行胶囊网络、融合注意力机制的独立递归神经网络（IndRNN）和双向长短期记忆网络（Bi‑LSTM）组成。将序列派生的特征折叠形成维数为18×19的序列特征图像，输入到二维卷积中学习高级特征，再利用miRNA‑lncRNA相互作用序列的各种信息组合的衍生特征作为胶囊网络的输入，最终将其融合作为Bi‑LSTM的输入，进而对单一植物的miRNA与lncRNA进行互作关系预测。相比于传统生物实验室的方法，该方法数据处理量更大，更节省时间；与传统机器学习方法相比，该方法所需的特征更少，准确率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 深度 学习 mirna lncrna 关系 预测 方法 | ||
【主权项】：
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