摘要
本发明公开了一种长非编码RNA亚细胞定位预测方法及系统,属于生物信息学技术领域。所述预测方法包括以下步骤:步骤1、数据集构建;步骤2、特征编码同时提取lncRNA的序列和二级结构信息;步骤3、采用预先设计的多通道模型处理不同类型的特征;步骤4、获得了来自多个通道的完整表示后,将各通道输出的特征向量输入至分层自适应融合模块进行特征融合,并生成预测结果。本发明还公开了一种长非编码RNA亚细胞定位预测系统。本发明构建了基于深度学习的多通道模型,特征编码阶段同时提取lncRNA的序列和二级结构信息,并设计了不同的通道对不同类型的特征进行处理,实现了对lncRNA在七种亚细胞定位上的多标签预测。
技术关键词
定位预测方法
长非编码
核苷酸
RNA二级结构
多通道
生物信息学技术
注意力神经网络
预测系统
序列
加权残差
多层感知器
可读存储介质
频率
核酸
注意力机制
分层
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