[发明专利]一种基于多任务深度学习的RBP结合位点预测方法在审
| 申请号： | 202111393944.6 | 申请日： | 2021-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN114093419A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 董正心;潘小勇;沈红斌 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G16B20/30 | 分类号： | G16B20/30;G16B30/00;G16B40/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 孟旭彤 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务深度学习的RBP结合位点预测方法，解决了单任务学习在样本少时不能充分训练的问题，其技术方案要点是通过先构建适用于多任务学习模型的去耦合数据集，再接收输入的多种RBP结合位点的RNA序列样本并进行编码，使用特征共享网络和任务特异性网络建立多任务深度学习网络框架并进行交替训练，将编码后获得的特征矩阵输入特征共享网络，采用特征共享网络中的一维卷积神经算法和长短时记忆算法进行降维，采用任务特异性分类网络中的多层感知机对样本进行分类预测，得到分类概率结果，本发明的一种基于多任务深度学习的RBP结合位点预测方法，能弥补样本少的不足，提升分类算法的鲁棒性，提高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 深度 学习 rbp 结合 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海交通大学，未经上海交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111393944.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
