其使用RNA与蛋白 质结合位点处及上下游的序列特征以及测定的 RNA结构特征来训练深度学习模型,并使用所述 模型对蛋白质-RNA相互作用结合位点进行预测。 在所述特征的提取过程中分别使用了基于卷积 神经网络构建的基序获取模块和基于循环神经 网络构建的上下文语义获取模块。本发明中训练 出的模型在判断准确度和计算时间...
蛋白质分子中RNA结合位点的分析和预测-生物化学与分子生物学专业论文 目录中文摘要1 Abstract 5 第一章 前言9 1.1 实验方法9 1.1.1 X 射线晶体衍射 9 1.1.2 核磁共振10 1.1.3 其它结构测定方法10 1.2 生物信息学方法10 1.2.1 研究蛋白质中的 RNA 结合域 11 1.2.2 通过各种特征,采用统计分析或者机器学习...
1.一种基于自注意力机制的RNA-蛋白质结合位点预测方法,其特征在于,包括如下步骤: S1:数据获取与预处理:获取RNA与蛋白质结合位点处及其上下游序列数据,并将RNA序列统一为固定的长度; S2:基于k-mer嵌入编码序列数据:对预处理后数据采用滑动窗口法获取序列的k-mer表示,独热向量化k-mer子序列后通过词嵌入降维独热向...
蛋白质RNA结合位点分析分析的位点的预测结合位点的分析与 分类号密级 UDC保密期限 博士学位论文 题目蛋白质分子中RNA结合位点的分析和预测 作者姓名** 指导教师李伍举研究员应晓敏副研究员 培养单位军事医学科学院基础医学研究所 专业名称生物化学与分子生物学 ...
用于构建用于预测蛋白质-RNA相互作用结合位点模型的方法和系统专利信息由爱企查专利频道提供,用于构建用于预测蛋白质-RNA相互作用结合位点模型的方法和系统说明:本发明提供了一种构建用于预测蛋白质‑RNA相互作用结合位点模型的方法和系统,与其对应的还包括使...专利
是rna聚合酶识别和结合的位点.为了将目的基因整合到烟草细胞的 上,以上dna片段都必须在ti质粒的 片段上. (2)图中小圆片周围长出的结构a称为 , 此后更换培养基时调整组分比例.a经图中④长出b结构,此过程加入的植物激素主要是 . ④和⑤过程称为 . 本实验可使用特殊的仪器在a中检测目的基因的表达情况,请预测...
本发明公开了一种基于自注意力机制的RNA蛋白质结合位点预测方法和系统,使用RNA与蛋白质结合位点处及上下游的序列特征来训练深度学习模型,并使用所述模型对RNA蛋白质相互作用结合位点进行预测;在序列特征的编码过程中本发明引入kmer嵌入的编码方式,编码相邻核苷酸间的上下文关系,为模型提供更多有效的特征;在所述特征的提取...
其使用RNA与蛋白质结合位点处及上下游的序列特征以及测定的RNA结构特征来训练深度学习模型,并使用所述模型对蛋白质RNA相互作用结合位点进行预测.在所述特征的提取过程中分别使用了基于卷积神经网络构建的基序获取模块和基于循环神经网络构建的上下文语义获取模块.本发明中训练出的模型在判断准确度和计算时间以及应用平台的...