基于改进Transformer的miRNA突变有害性预测系统

本发明公开了一种基于改进Transformer的miRNA突变有害性预测系统，包括：miRNA数据集构建模块，整合不同来源的miRNA突变信息和分类标签构建miRNA突变数据集；miRNA特征提取模块，提取miRNA突变数据集的能量特征、互作特征和现有预测方法的miRNA突变有害性分数这3类特征；训练模块，基于改进Transformer模型，从miRNA突变数据集捕获其突变信息和分类标签，学习3类特征间的相互关系，最终得到训练好的改进Transformer模型；有害性预测模块，通过在改进Transformer模型获取的特征矩阵中引入GMM聚类模型，实现对miRNA的有害性预测。本发明可有效实现miRNA突变有害性预测，为临床诊断与精准医疗提供精准方法，具有高准确性和鲁棒性优势。