[发明专利]一种基于深度学习的RBP结合位点预测算法有效
| 申请号： | 202110229810.4 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN113035280B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 朱敏;闫建荣;明章强;王心翌 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G16B40/00 | 分类号： | G16B40/00;G16B20/30;G16B5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都禾创知家知识产权代理有限公司 51284 | 代理人： | 刘凯 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的RBP结合位点预测算法，首先从RNA序列信息出发，增加二级结构特征作为输入；通过基于强化学习的生成对抗网络，对RBP进行数据增强，目的是通过增强训练集规模来提高预测模型的预测能力；提出卷积自编码器作为预测模型，预训练过程包括编码器和解码器的训练，提取已训练好的编码器微调；能够预测未知结合位点的RNA序列；通过卷积自编码器的卷积核，能够提取与RNA发生结合的序列motif与结构motif，探究不同RBP的序列和结构特异性；对于每种RBP数据都训练一个对应的预测模型；对于一个待预测的RNA序列，首先编码序列，然后将编码信息输入到已训练好的各个预测模型中，最终的结果即为特异RNA与各个RBP对应的结合概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 rbp 结合 预测 算法 | ||
【主权项】：
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