摘要
本发明公开了一种基于人工智能的siRNA修饰设计方法及装置,涉及生物信息技术领域。方法包括:使用遗传算法从N个siRNA修饰序列样本的后代种群中选出序列活性评分最高的siRNA修饰序列样本;将siRNA裸序列样本输入至训练中的深度学习网络,得到最优的siRNA修饰序列输出样本;将待修饰的siRNA裸序列输入至训练完成的深度学习网络,得到最优的siRNA修饰序列。本发明能够快速设计出siRNA的最佳修饰方案,提高siRNA修饰设计的效率。
技术关键词
深度学习网络
序列
特征提取模块
样本
遗传算法
卷积模块
深度学习优化
残差模块
核苷酸
位点
长短期记忆网络
积层
生物信息技术
注意力
批量
元素
系统为您推荐了相关专利信息
强化学习模型
资源智能调度方法
混合云
生成资源
性能监测数据
PEEK复合材料
打印方法
多孔层
优化遗传算法
层合板
空调用电量
级联
模式
随机森林模型
深度学习模型
工业控制系统
威胁检测方法
威胁检测系统
节点特征
数据采集模块