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申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明公开mRNA中的N4‑乙酰胞嘧啶位点检测方法及相关装置。该方法，采用整数编码和PseKNC编码对mRNA序列进行转换，获得序列整数编码和PseKNC特征向量；构建基于自注意力机制的双路神经网络模型，所述基于自注意力机制的双路神经网络模型包括第一路径网络、第二路径网络和分类模块，其中，所述第一路径网络对序列整数编码进行处理，得到张量V1；所述第二路径网络对PseKNC特征向量进行处理，输出张量V2；所述分类模块，用于将所述张量V1与张量V2进行拼接并输入全连接层中，输出分类结果。本发明能够有效识别RNAac4C位点且检测成本低、效率和准确率高。
主权项：1.mRNA中的N4-乙酰胞嘧啶位点检测方法，其特征在于，包括如下步骤：采用整数编码和PseKNC编码对mRNA序列进行转换，获得序列整数编码和PseKNC特征向量；构建基于自注意力机制的双路神经网络模型，所述基于自注意力机制的双路神经网络模型包括第一路径网络、第二路径网络和分类模块，其中，所述第一路径网络对序列整数编码进行处理，得到张量V1；所述第二路径网络对PseKNC特征向量进行处理，输出张量V2；所述分类模块，用于将所述张量V1与张量V2进行拼接并输入全连接层中，输出分类结果，具体地，所述第一路径网络的处理过程，包括如下步骤：将所述序列整数编码通过嵌入层线性映射到高维表示，获得512维的高维张量；将高维张量与位置编码矩阵拼接，获得拼接矩阵；将拼接矩阵输入双向GRU网络提取上下文语义信息并基于多头注意力计算，得到张量V1；所述第二路径网络的处理过程，包括如下步骤：采用卷积神经网络提取PseKNC特征向量的局部特征信息，所述卷积神经网络包括依次连接的第一卷积层、第一激活层、第一最大池化层、第二卷积层、第二激活层、第二最大池化层、第三卷积层、第三激活层和第三最大池化层，所述第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层的padding参数均为2，卷积核大小均为4，所述第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层的通道数分别是16、32、16；利用多头注意力对所述局部特征信息计算，输出张量V2。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 mRNA中的N4-乙酰胞嘧啶位点检测方法及相关装置
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