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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
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