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。
声明：
“基于深度学习的RBP结合位点预测算法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
852
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
