[发明专利]一种基于深度嵌入卷积神经网络的模体挖掘方法在审
| 申请号： | 202110509307.4 | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113096732A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 黄德双;张寅东 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G16B30/00 | 分类号： | G16B30/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 张雪 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度嵌入卷积神经网络的模体挖掘方法，包括：S1、构建深度嵌入卷积神经网络eDeepCNN模型；S2、对DNA序列进行K‑mer编码，利用嵌入向量作为所述模型中K‑mer的输入表示，作为所述模型的数据集进行训练，并进行特征提取和绑定预测；S3、将所述深度嵌入卷积神经网络eDeepCNN模型与浅层网络对比，用于验证所述深度嵌入卷积神经网络eDeepCNN模型的优越性。本发明中，K‑mer编码显式建模了DNA序列中邻近核苷酸的依赖关系，隐含了DNA序列的形状信息，高维嵌入向量则可以充分表征K‑mer所包含的潜在信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 嵌入 卷积 神经网络 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
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