一种基于全卷积神经网络的碱基分辨率预测方法

本发明涉及一种基于全卷积神经网络的碱基分辨率预测方法，包括以下步骤：获取待预测的DNA序列，输入预先建立并训练好的全卷积神经网络碱基分辨率基元挖掘模型中，进行碱基分辨率信号的预测；全卷积神经网络碱基分辨率基元挖掘模型包括：编码器结构，用于对输入数据进行下采样并提取序列的特定特征；解码器结构，用于对特征进行上采样，并对每个碱基的信号进行建模；skip结构，用于将编码器结构中学习的特征与解码器结构中的判别信息结合起来；全卷积神经网络碱基分辨率基元挖掘模型的训练过程中使用碱基分辨率结合信号值作为监督学习的标签。与现有技术相比，本发明实现了碱基分辨率水平上基元的特异性绑定位点预测和分析。