一种基于深度学习的双神经网络结构预测lncRNA-蛋白质相互作用方法.pdfVIP

一种基于深度学习的双神经网络结构预测lncRNA-蛋白质相互作用方法.pdf

  1. 1、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。。
  2. 2、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
  3. 3、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  4. 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  5. 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  6. 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  7. 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
本发明涉及一种基于深度学习的双神经网络结构预测lncRNA-蛋白质相互作用方法。首先,LPI特征提取:先获取已知的lncRNA序列、蛋白质序列,分别用Pyfeat和BioTriangle提取lncRNA和蛋白质的特征;然后,特征降维:基于主成分分析(PCA)分别对lncRNA和蛋白质原始特征进行降维,在降维之后将这些特征连接成一个向量;其次,建立LPI预测框架模型:建立由FIR网络和MLP网络组成的双神经网络结构的深度学习模型;最后,利用双神经网络结构对未知lncRNA‑蛋白质对进行分类。本发明

(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113313167 B (45)授权公告日 2022.05.31 (21)申请号 202110592443.4 (56)对比文件 (22)申请日 2021.05.28

文档评论(0)

知识产权出版社 + 关注
官方认证
文档贡献者

知识产权出版社有限责任公司(原名专利文献出版社)成立于1980年8月,由国家知识产权局主管、主办。长期以来, 知识产权出版社非常重视专利数据资源的建设工作, 经过多年来的积累,已经收藏了数以亿计的中外专利数据资源。

版权声明书
用户编号:7163032066000100
认证主体 北京中献电子技术开发有限公司
IP属地四川
统一社会信用代码/组织机构代码
91110108102011667U

1亿VIP精品文档

相关文档