一种基于对比学习的无负样本合成致死预测方法

本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于对比学习的无负样本合成致死预测方法，其中包括深度学习、对比学习、注意力机制等技术。首先，将合成致死基因对进行预处理，得到特征提取后的信息，并将预处理后的数据堆叠成张量的形式，以便输入到神经网络模型中；其次，将数据通过注意力机制层进行特征变换，并使用多层感知器作为在线编码器和目标编码器，对数据进行编码处理；最后，在线编码器的输出通过预测器进行映射处理，以获得最终的预测结果。该方法提高了模型对于负样本稀缺或难以获取情况下的预测能力，对疾病的预测具有重要意义。