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摘要：本发明公开了一种作物线粒体编辑位点预测方法、系统及存储介质，获取多个物种的线粒体基因组序列和对应的C‑to‑URNA编辑位点注释信息；以编辑位点为中心，在线粒体基因组序列和对应的C‑to‑URNA编辑位点注释信息序列上游、下游各取设定长度的片段作为正样本；以无编辑位点注释的任一位点为中心，在线粒体基因组序列和对应的C‑to‑URNA编辑位点注释信息上游、下游各取设定长度的片段作为负样本；利用各物种对应的部分正样本和负样本构建各个物种的训练集，将各物种的训练集作为卷积神经网络的输入，得到各物种对应的最优预测模型。本发明预测精度高，能够更好的拟合出不同物种C‑to‑URNA编辑的潜在编码机理。
主权项：1.一种作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取多个物种的线粒体基因组序列和对应的C-to-URNA编辑位点注释信息；以编辑位点为中心，在线粒体基因组序列和对应的C-to-URNA编辑位点注释信息序列上游、下游各取设定长度的片段作为正样本；以无编辑位点注释的任一位点为中心，在线粒体基因组序列和对应的C-to-URNA编辑位点注释信息上游、下游各取设定长度的片段作为负样本；S2、利用各物种对应的部分正样本和负样本构建各个物种的训练集，将各物种的训练集作为卷积神经网络的输入，以各个样本中心位点是编辑位点的概率为卷积神经网络的输出，训练所述卷积神经网络，得到各物种对应的最优预测模型；其中，所述卷积神经网络包括依次连接的输入层、嵌入层、第一卷积层、第二卷积层、下采样层和输出层。
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百度查询： 湖南农业大学 作物线粒体编辑位点预测方法、系统及存储介质
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