[发明专利]基于双向长短期记忆网络与特征融合的抗癌肽预测方法在审
| 申请号： | 202210686266.0 | 申请日： | 2022-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN114863997A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 杨森;叶晨阳;朱轮;封红旗 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16B40/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙) 32258 | 代理人： | 张秋月 |
| 地址： | 213164 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及抗癌肽预测技术领域，尤其涉及基于双向长短期记忆网络与特征融合的抗癌肽预测方法，包括：读取四个基准肽序列数据集，对数据集进行氨基酸组成分析；通过Bi‑LSTM对数据集进行特征提取，生成Bi‑LSTM特征向量；通过全连接神经网络对五个氨基酸特征向量进行特征提取；将特征向量通过Concatenate算法进行特征融合，通过具有1单元和Sigmoid激活函数的全连接层，得到概率分数，通过分数区分为抗癌肽和非抗癌肽。本发明实现高准确率、高马修斯相关系数、高灵敏度、高特异度和高ROC曲线下面积的抗癌肽预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双向 短期 记忆 网络 特征 融合 抗癌 预测 方法 | ||
【主权项】：
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