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预测DNA-蛋白质结合位点的分层注意网络
发现DNA-蛋白质结合位点(也称为基序发现)是进一步分析转录因子(TF)的基础。 诸如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)之类的深度学习算法被引入到主题发现任务中,并取得了最新的性能。 但是,这些方法仍然有局限性,例如忽略大规模测序数据中的上下文信息。 因此,受DNA序列和人类语言之间相似性的启发,本文提出了一种基于自然语言处理方法进行文档分类的,用于预测DNA-蛋白质结合位点的分层注意力网络。 所提出的方法在真实的ChIP-seq数据集上进行了测试,并且与两个经过充分测试的基于深度学
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:501760
提供者:
weixin_38674883