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基于卷积神经网络的基因剪接位点预测
1
作者
李国斌
杜秀全
+1 位作者
李新路
吴志泽
《盐城工学院学报(自然科学版)》
CAS
2020年第2期20-24,共5页
研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于...
研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
剪接位点预测
k-mer编码
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的基因剪接位点预测
1
作者
李国斌
杜秀全
李新路
吴志泽
机构
合肥学院人工智能与大数据学院
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
安徽大学计算机科学与技术学院
出处
《盐城工学院学报(自然科学版)》
CAS
2020年第2期20-24,共5页
基金
安徽省自然科学基金青年项目(1908085QF)
安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0835)
合肥学院科研发展项目基金(18ZR19ZDA)。
文摘
研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。
关键词
深度学习
卷积神经网络
剪接位点预测
k-mer编码
Keywords
deep learning
convolutional neural network
splice site prediction
k-mer
encoding
分类号
TP183.1 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的基因剪接位点预测
李国斌
杜秀全
李新路
吴志泽
《盐城工学院学报(自然科学版)》
CAS
2020
0
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