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摘要：本发明属于数据处理技术领域，提供了基于机器学习和深度学习的生物信息综合分析预测一站式平台，包括以下步骤：数据收集、模型设计、开发实施、可视化端、自定义模型与特征工程；本发明提供专注于VirusRNA、CircularRNA、LinearRNA基因序列分析和预测的综合性平台，该一站式研究服务使用户可以通过本项目获得从样本制备、数据分析到结果解读的全流程服务，无需在不同的实验室或研究机构之间切换，该一站式服务模式将大大提高研究效率和便利性，促进RNA‑RBP相互作用研究的普及和应用，为学习RBP领域的学生和从事RNA结合蛋白领域的科学研究的专业人员和研究人员提供高度定制化的RNA序列研究解决方案。
主权项：1.基于机器学习和深度学习的生物信息综合分析预测一站式平台，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据收集：收集各类型基因序列的大规模数据集，并训练20个RNA语言模型和用于生成语言特征的BERT模型；S2、模型设计：基于tensorflow深度学习框架，设计8种基于深度学习的预测模型、11种基于机器学习的预测模型，并提出HDRnet创新模型，同时采用交叉验证和网格搜索技术进行模型训练和优化模型参数；S3、开发实施：基于R语言进行环境搭建，整合各算法模型；S4、可视化端：采用模块化设计，前端使用Bootstrap框架以提供响应式的用户界面，后端采用Django和tensorflow框架，负责处理数据管理、模型训练和结果的可视化展示，使用Nginx服务器代理部署到服务器；S5、自定义模型与特征工程：设置三种自定义博快，包括特征生成、特征选择和模型选择。
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百度查询： 成都理工大学 基于机器学习和深度学习的生物信息综合分析预测一站式平台
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