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申请/专利权人：西安理工大学
申请日：2023-11-28
公开（公告）日：2024-02-20
公开（公告）号：CN117577175A
主分类号：G16B20/00
分类号：G16B20/00;G16B40/30;G06N3/0442;G06N3/044;G06N3/088
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开
摘要：本发明提供了一种基于注意力机制的TextRNN网络TextRNN_ATT的piRNA功能标签的预测方法，具体包括：步骤S1，构建小鼠piRNA功能标签预测研究的基准数据集；步骤S2,获取步骤S1所构建的基准数据集中RNA序列的重叠k‑mer片段；步骤S3，基于skip‑gram模型，使用piRBase数据库中piRNA序列作为语料库，使用其k‑mer序列片段以无监督的方式，预训练具有生物意义相似的k‑mer序列片段的向量；步骤S4，构建用于预测piRNA功能标签的TextRNN_ATT神经网络模型；步骤S5，根据每个样本对应类别的预测概率，实现piRNA功能标签的预测。本发明可用于鉴定piRNA功能多标签，使用位置编码融合预训练k‑mer片段向量来表示piRNA序列,构建TextRNN_ATT网络模型有效捕获序列片段间的依赖关系，从而使得多标签分类结果更为可靠和可信，降低系统误差。
主权项：1.基于TextRNN_ATT模型鉴定piRNA功能标签的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，构建小鼠piRNA功能标签预测研究的基准数据集；步骤S2,获取步骤S1所构建的基准数据集中RNA序列的重叠k-mer片段；步骤S3，基于skip-gram模型，使用piRBase数据库中piRNA序列作为语料库，使用其k-mer序列片段以无监督的方式，预训练具有生物意义相似的k-mer序列片段的向量；步骤S4，构建用于预测piRNA功能标签的TextRNN_ATT神经网络模型；步骤S5，根据每个样本对应类别的预测概率，实现piRNA功能标签的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于TextRNN_ATT模型的piRNA功能标签预测方法
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