[发明专利]基于迁移学习的赖氨酸丙酰化预测方法和系统有效
| 申请号： | 202110289477.6 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112820350B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 黎昂;陈敏;谭艳;邓英伟;孙旭东 | 申请（专利权）人： | 湖南工学院 |
| 主分类号： | G16B20/30 | 分类号： | G16B20/30;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 衡阳雁城专利代理事务所(普通合伙) 43231 | 代理人： | 龙腾 |
| 地址： | 421002 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 基于迁移学习的赖氨酸丙酰化预测方法和系统，涉及生物信息技术领域，本发明通过将已知的丙二酰化修饰数据直接输入到深度递归神经网络模型中进行训练，再利用丙酰化修饰数据对训练后的深度递归神经网络模型进行微调，上述经过训练和微调后的深度递归神经网络模型被作为特征提取器并将其最后第二层的输出视为丙酰化序列特征，并以支持向量机作为最终分类器，训练支持向量机并使用训练后的支持向量机模型预测丙酰化。本发明利用迁移学习手段解决了现有丙酰化样本数据太小无法较好地训练深度学习模型的问题，能够快速有效地对赖氨酸丙酰化修饰进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 赖氨酸 丙酰化 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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