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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明提供一种转录因子结合位点预测方法及系统，方法包括：在不同DNA序列上应用滑动窗口来生成丰富的序列特征，接着对这些特征进行综合处理和编码，以形成详细的特征表示。最后，通过运用多尺度卷积神经网络CNN和conformer网络自动学习融合特征中包含的丰富信息，实现TFBS的预测。本发明解决了现有的深度学习方法预测精度低、忽视不同类型DNA序列及其间潜在的相互作用、未充分考虑相邻核苷酸间的相互关系以及数据集的数据量存在差异，导致预测转录因子结合位点TFBS方面存在局限性的技术问题。
主权项：1.一种转录因子结合位点预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、根据原始的DNA序列，生成其反向互补序列，在不同类型DNA序列上，在数据的特征表示过程中，通过融合学习操作，处理所述不同DNA序列的特征，利用滑动窗口生成输入序列特征；S2、对所述输入序列特征进行综合处理操作、组合编码操作，其中，在所述组合编码操作中，高阶核苷酸编码k-mer在给定原始DNA序列和反向互补序列上，设置固定长度步长、滑动窗口，以获取非独立特征矩阵，据以获取详细特征表示；融合处理所述单核苷酸特征SN、所述相邻二核苷酸特征AD以及所述相邻三核苷酸特征AT，得到融合特征序列，以形成所述非独立特征矩阵；S3、利用多尺度卷积神经网络CNN，从所述输入序列特征中的融合特征序列中提取数据特征，利用conformer网络捕获高阶特征，将所述卷积特征、所述高阶特征输入至自适应池化层，以自动学习所述融合特征序列中的融合信息，以对TFBS进行预测；其中，所述卷积神经网络CNN包括：差异大小固定滤波器，以捕获多尺度特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种转录因子结合位点预测方法及系统
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