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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种识别DNA序列中增强子及其活性强度的预测方法，采用独热编码One‑hot和核苷酸化学性质NCP进行编码。使用改善的密集连接网络（DenseNet）从原始的特征编码中提取高级特征；利用自注意力模块对高级特征的重要性进行评估，然后输入到全连接神经网络中得到预测概率；采用五折交叉验证的评估方式对模型性能进行评估，通过投票对最终分类结果进行集成学习；使用灵敏度（Sn）、特异性（Sp）、准确度（Acc）、马修斯相关系数（MCC）和ROC曲线下面积（AUC）等五个评估指标衡量模型；采用独立测试和进行模型预测能力的验证，相比于最先进的方法，我们的模型在识别增强子及其强度上有了显著的性能提升。
主权项：1.一种识别增强子及其活性强度的预测方法，其过程包括如下步骤：1）收集样本数据集：获取训练集和独立测试集的正样本DNA序列和负样本DNA序列；2）特征编码：使用采用独热编码One-hot和核苷酸化学性质NCP进行特征编码，最终每一条序列均由一个二维数值矩阵表示；3）模型构建：获取特征编码后，利用改进的密集连接网络（DenseNet）提取高级特征，使用自注意力机制（Self-attention）评估相对重要的特征，输入到多层感知机（MLP）得到最后的预测结果；4）模型调优：利用批量归一化、dropout和早停法等方法对预测模型进行优化，5）集成模型：模型使用五重交叉验证，其中每一重都使用一个独立的测试集进行测试，每个测试增强子序列产生五个预测概率，最后使用集成学习进行分类投票；6）模型评估：基于5折交叉验证和独立测试进行模型评估，具体使用敏感性（Sn）、特异性（Sp）、准确率Acc、马修斯相关系数（MCC）进行性能衡量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种识别DNA序列中增强子及其活性强度的预测方法
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