摘要
本发明提供了基于共进化特征分析的作物基因组基因预测方法,该方法通过构建多物种同源序列数据集,计算加权互信息值,建立共进化特征网络,并结合网络拓扑特征和序列保守性特征,使用深度学习模型进行潜在编码区域预测;本发明的方法整合了序列比对质量评分、自适应网络修剪和多层次特征分析,提高了作物基因组中基因预测的准确性和可靠性,该方法可用于识别启动子区域、外显子区域和终止子区域,为作物基因组注释提供了有效工具。
技术关键词
基因预测方法
网络拓扑特征
多序列比对算法
深度学习模型
位点
Softmax函数
启动子
构建分类器
训练分类器
矩阵
短距离
核苷酸
编码
网络节点
数据
特异
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数据压缩方法
卡尔曼滤波器
深度学习网络提取
深度学习特征提取
深度学习模型
网络优化
排水系统
溢流风险
门控循环单元
融合多源
水质预测方法
深度学习模型
监测站
编码器解码器
注意力机制
高通量自动化
焦点损失函数
深度学习模型
生物
数据
模糊推理系统
语音特征
深度学习模型
座舱
飞行器