本文提出了一种基于卷积神经网络和循环神经网络的深度学习模型，通过分析基因组序列数据，识别人基因组中环形RNA剪接位点.首先，根据预处理后的核苷酸序列，设计了2种网络深度、8种卷积核大小和3种长短期记忆（long short term memory，LSTM）参数，共8组16个模型；其次，进一步针对池化层进行均值池化和最大池化的测试，并加入GC含量提高模型的预测能力；最后，对已经实验验证过的人类精浆中环形RNA进行了预测.结果表明，卷积核尺寸为32×4、深度为1、LSTM参数为32的模型识别率最高，在训练集上为0.9824，在测试数据集上准确率为0.95，并且在实验验证数据上的正确识别率为83%.该模型在人的环形RNA剪接位点识别方面具有较好的性能.
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基于卷积神经网络和循环神经网络的环形RNA剪接位点识别研究
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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