一个深度学习DNA序列特异性的预测模型

黄立群; 丁雪松; 张步忠; 吕强

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DNA序列特异性是指DNA序列对特异性蛋白质的结合能力.基于深度学习的框架去预测DNA和蛋白质是否结合.首先对DNA序列进行词切分,然后利用词向量模型学习DNA序列词向量,将提取的序列词向量输入卷积神经网络以此提取高层特征,随后利用双向长短周期网络对序列特征进行再累积提取,最后用累积特征进行分类.本文在权威的690个数据集上进行了实验.实验结果与当今权威方法的结果相比具有很强的竞争力.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2018年第11期|2424-2427|共4页
作者
黄立群; 丁雪松; 张步忠; 吕强;
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作者单位

1. 苏州大学计算机科学与技术学院 2. 江苏省计算机信息处理技术重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;生物信息论;
关键词
词向量; 卷积神经网络; 双向长短周期网络; DNA序列特异性;

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