摘要
本发明实施例涉及一种用于mRNA的多任务处理模型的处理方法和装置,所述方法包括:构建多任务处理模型;对多物种的mRNA序列以及对应的Ribo‑seq序列进行数据采集,并基于采集数据训练多任务处理模型;并在训练结束后将用户输入的mRNA序列和Ribo‑seq序列转换成对应向量输入多任务处理模型进行预测得到对应的核糖体密度/翻译效率/翻译延伸速率/翻译阻碍点预测向量;并根据得到的预测向量用户输入的Ribo‑seq序列进行校正、对用户输入的mRNA序列进行核糖体高密度区、高效翻译区、延伸速率变化区以及潜在阻碍点标记。通过本发明可以提高数据获取效率、提高Ribo‑seq数据质量、提高预测的物种泛化性。
技术关键词
序列
标签
速率
回归预测模型
数值
高密度
二分类模型
标记
矫正
数据接收模块
模型训练模块
校正
分类器
编码向量
GBDT模型
非线性
收发器
系统为您推荐了相关专利信息
视频篡改检测方法
序列
水印嵌入
相邻两帧图像
色度信息
多面体
多标签图像
高通滤波器
指数
融合梯度信息
机器人关节
多传感器融合
动力学特性参数
数据
协方差矩阵
深度学习分类
分类系统
深度神经网络模型
计算机
Softmax函数