摘要
本发明提供一种多物种表观遗传修饰预测方法和装置,该方法包括:获取基因组序列和预先建立的多物种表观遗传修饰预测模型;其中,多物种表观遗传修饰预测模型包括特征提取模块和多任务学习模型;基于特征提取模块对基因组序列进行特征提取,得到特征表示;将特征表示输入多任务学习模型中,预测得到每种表观遗传修饰类型的修饰水平数据。本发明通过结合特征提取模块和多任务学习模型,实现了跨物种的预测能力,能够更准确地预测多种表观遗传修饰类型的修饰水平数据。可广泛应用于植物表观遗传学研究、农业生产以及生物多样性保护等领域。
技术关键词
表观遗传修饰
多任务学习模型
特征提取模块
序列
植物表观遗传学
残差模块
非暂态计算机可读存储介质
生物多样性保护
深度神经网络模型
卷积模块
多头注意力机制
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