【摘 要】
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为更准确识别核小体定位,本文提出一种基于Z曲线理论(Z-Curve)的卷积神经网络(CNN)方法,称为ZCN方法。ZCN方法以Z曲线三维坐标矩阵表示核小体序列特征,通过十倍交叉验证,进行
【机 构】
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哈尔滨医科大学生物信息科学与技术学院,黑龙江大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61832003).
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为更准确识别核小体定位,本文提出一种基于Z曲线理论(Z-Curve)的卷积神经网络(CNN)方法,称为ZCN方法。ZCN方法以Z曲线三维坐标矩阵表示核小体序列特征,通过十倍交叉验证,进行卷积神经网络方法进行模型训练和验证,使用标准评估指标进行性能评价。结果表明:ZCN方法在酵母中具有良好的识别效能,敏感性Sn、准确性Sp、ROC曲线面积分别为92.4%、90.2%和0.9704,可推广到人类、线虫和果蝇的核小体定位识别中,其ROC曲线面积分别为0.796、0.940和0.772,与其他方法比较,进一步证实
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