[发明专利]基于元图学习的长链非编码RNA亚细胞定位预测方法在审
| 申请号： | 202210064104.3 | 申请日： | 2022-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN115295079A | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 蔡俊哲;刘琳;唐麟 | 申请（专利权）人： | 云南师范大学 |
| 主分类号： | G16B30/00 | 分类号： | G16B30/00;G16B40/00 |
| 代理公司： | 昆明顺新图盛专利代理事务所(特殊普通合伙) 53213 | 代理人： | 廖萍;李凤仙 |
| 地址： | 650500 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于元图学习的长链非编码RNA亚细胞定位预测方法包括以下5步骤：构建lncRNA亚细胞定位预测训练数据集；平衡数据集中不同类别之间样本的数量；将数据集中的向量数据构建成图结构；使用图卷积神经网络GCN和模型不可知元学习MAML结合的算法对lncRNA亚细胞定位进行预测；评价指标。本发明除了利用lncRNA的序列信息，还能够通过GCN自动捕获lncRNA序列之间的关联信息。利用MAML的训练方式，能够从若干个任务中提取出元参数让分类器快速学会对其它相似任务的分类能力，有效地解决了在以往技术中用深度学习预测lncRNA亚细胞定位准确率不高的问题。在10折交叉验证实验中，我们方法在4分类和5分类数据集中准确率达到了94.2%和93.4%，优于同类别算法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 长链非 编码 rna 细胞 定位 预测 方法 | ||
【主权项】：
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