RBPsuite进一步检测结合片段上已验证的基序,从而给出沿全长序列的结合得分分布。对于线性RNA,RBPsuite使用iDeepS来预测它们与RBP的结合分数;对于环状RNA(circRNA),RBPsuite使用CRIP预测它们与RBP的结合分数。 话不多说,上链接:http://www.csbio.sjtu.edu.cn/bioinf/RBPsuite/,根据官网地址打开主页面如下。 RBPsuite...
RNARNA结合蛋白RNA-蛋白质结合位点深度学习RNA及RNA结合蛋白之间的相互作用在基因调控中扮演着重要角色.许多预测RNA-蛋白质结合位点的深度学习方法陆续提出.目前多数研究没有将RNA结合蛋白作为模型输入,限制了深度学习模型的规模.对此问题,提出一个带有RNA结合蛋白输入的深度学习模型,通过扩大训练集的规模挖掘RNA-蛋白质结合...
基于深度学习的RNA-蛋白质结合位点预测的网站--RBPsuite发布于 2022-02-13 15:15 · 1.1 万次播放 赞同4添加评论 分享收藏喜欢 举报 深度学习(Deep Learning)核糖核酸(RNA) 写下你的评论... 暂无评论相关推荐 4:31 手握长剑严阵以待!央视节目《淬火》中,展示福建舰电磁弹射细节 大...
.根据权利要求1所述的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,所述步骤S1中,RNA与蛋白质结合位点数据来自于参考基因组对应的片段序列读取的峰值片段,该基因组位置与此处的RBP结合;将所有基因有结合位点的正样本序列随机组合,获取得到阴性结合位点数据,做为负数据集,该基因组位置与此处的RBP不结合...
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论文提交日期2012年5月21日学位授予单位中国人民解放军军事医学科学院答辩委员会主席徐宁志中国人民解放军军事医学科学院制军事医学科...
第四处理模块,将要测试的数据输入结果分类器,通过各子模型的投票获取最终的预测结果。 本发明具有以下有益效果: 通过mRMR-IFS筛选特征,保留主要的影响特征,减少噪声特征对预测准确性的影响,显著提高了蛋白质RNA结合位点预测的准确性,解决了生物实验成本昂贵和实验周期长等问题。
在新建立的RNA结合位点预测模型的基础上,我们结合计算机网络技术,开发了RISP在线预测系统(http://grc.seu edu.cn/dsp)。用户在预测系统输入界面输入任意一条蛋白质序列,就可以得到蛋白质序列上的RNA结合位点的预测结果返回。除了以‘+’或‘.’的形式来对蛋白质序列中每一个氨基酸残基是否是RNA结合位点进行标记之外...
摘要 本发明公开一种蛋白质分子中RNA结合位点的预测方法及系统,以有效预测RNA和蛋白质结合位点,解决生物实验的成本昂贵和实验周期长等问题。本发明公开的预测方法包括:选取样本集;对RNA蛋白质复合物的特征进行编码;以目标类别与候选特征之间的最大相关,以及候选特征与已经选出特征之间的最小冗余为规则筛选特征,并对筛选...
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
摘要摘要论文题目: 基于网络的蛋白质R NA 结合位点预测数据库作者姓名: 张一鸣导师姓名: 陆祖宏( 教授)学校名称: 东南大学蛋白质与R NA 的相互作用在很多的生物学过程中起到了非常重要的作用。 例如, RN ^和蛋白质的相互作用不仅在蛋白质的合成, m 1日N A 的加工, 病毒的复制中起到重要作用, 近期还发现...