【摘 要】
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研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量
【机 构】
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合肥学院人工智能与大数据学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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安徽省自然科学基金青年项目(1908085QF),安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0835),合肥学院科研发展项目基金(18ZR19ZDA)
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研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。
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