摘要
本发明涉及生物人工智能交叉领域,提供了一种多模态特征融合的RNA绑定蛋白识别方法及系统。该方法包括,分别采用自注意力机制对蛋白质序列特征、蛋白质理化性质特征、蛋白质结构特征以及蛋白质RNA相互作用网络特征进行内部增强,得到蛋白质序列增强特征、蛋白质理化性质增强特征、蛋白质结构增强特征以及蛋白质RNA相互作用网络增强特征;采用交叉注意力机制将蛋白质序列增强特征、蛋白质理化性质增强特征、蛋白质结构增强特征以及蛋白质RNA相互作用网络增强特征进行融合,得到融合特征;基于融合特征,得到结合特异性预测结果;其中,对自注意力机制的系数和交叉注意力机制的系数均进行加入信息瓶颈约束的正则化处理,以构建损失函数。
技术关键词
交叉注意力机制
序列特征
识别方法
多模态特征融合
网络特征
融合特征
蛋白
可读存储介质
BiLSTM模型
计算机程序产品
瓶颈
DNN模型
特征提取模块
大语言模型
处理器