摘要
一种基于多分子模态融合的通用蛋白质‑RNA结合预测方法,通过广义生物学基础模型对经预处理的蛋白质与RNA序列进行初始表征后,用于训练构造得到的基于改进交叉注意力机制的神经网络模型,在在线阶段采用训练后的模型根据任意输入的蛋白质序列与RNA分子序列输出对两分子序列结合可能性的预测值。本发明使用通用生物学基础模型为蛋白质与RNA两种分子进行初始表征,通过改进的交叉注意力机制对两种分子的表征进行有效信息的提取与融合,基于有效融合信息训练后的人工神经网络可以更加准确的预测蛋白质与RNA结合结果,并且具有更为强大的泛化能力,能够应对多类蛋白的结合预测场景与任务。
技术关键词
交叉注意力机制
分子
多层感知机
神经网络模型
序列
蛋白
样本
滑动窗口方法
动态权重分配
染色体
训练集
人工神经网络
非线性特征
标签
模态特征
信号
模块
融合特征
系统为您推荐了相关专利信息
CU划分方法
编码树单元
残差网络
随机森林
分类器
尖轨
病害智能识别方法
识别模块
透视变换矩阵
轮廓特征
泥浆脱水固化
土工管袋
移动式
模糊控制算法
动态
蓝牙信标
接收信号强度指示
多模态特征
序列
加速度