线性RNA、circRNA是由不同的模型预测的。如果不确定输入序列属于哪种RNA类型,则可以首先使用WebCircRNA(https://rth.dk/resources/webcircrna/submit)评估circRNA的潜力,然后选择RNA类型。 Step 2.选择预测模型 RBPsuite提供两种类型的预测模型:常规模型(所有可用的RBP)和特定模型(一种特定的RBP)。如果确切知道蛋白质名...
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...
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...
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。
与之前的同是在氨基酸残基水平上对蛋白质序列中RNA结合位点进行预测的两个模型相比,我们的模型有更高的准确性和更好的推广性。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...
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...
摘要摘要论文题目:基于网络的蛋白质RNA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RNA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,m1日NA的加工,病毒
涉及一种预测蛋白质在RNA病毒基因中的结合位点的方法,用于获取RNA病毒基因序列被选为蛋白质结合位点的概率,该方法包括以下步骤:1)获取多条RNA病毒基因序列;2)以设定的单位长度对每条所述RNA病毒基因序列进行位点信息量计算并比较,获得最大位点信息量及该最大位点信息量所对应的位点信息,根据所述位点信息获得结合位点...
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...