基于EPDCC技术识别多种赖氨酸修饰位点的方法

本发明属于人工智能算法应用‑生物序列识别领域，涉及基于EPDCC技术识别多种赖氨酸修饰位点的方法。本发明能够同时预测多种赖氨酸修饰位点。本发明还特别解决了先前技术未能充分考虑的修饰之间的串扰问题，从而提高了预测的准确性和可靠性。通过将离散数据拟合成函数型数据进行聚类来平衡数据集，本发明采用的极值点偏差补偿聚类欠采样算法有效减少了模型训练过程种对多数类的偏向。通过构建多尺度数据，结合序列信息特征和氨基酸理化性质特征，丰富了数据语义，显著提升了模型对赖氨酸翻译后修饰位点的预测性能。