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基于信息融合和深度學習的原核生物乙?；稽c預測方法

981   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:29:09
本發明公開了一種基于信息融合和深度學習的原核生物乙?；稽c預測方法，涉及生物信息技術領域。所述預測方法引入多信息融合，從序列信息、物理化學信息、進化信息多方面對蛋白質序列進行特征編碼，充分反映乙?；稽c與非乙?；稽c蛋白質序列之間的差異性。Group Lasso對原始特診空間進行篩選和優化，保留識別乙?；稽c模型的重要特征，得到最佳特征子集，提高模型計算速度和質量。深度神經網絡通過層級學習最優特征子集生成具有判別力的特征，有效區分蛋白質序列中的乙?；稽c和非乙?；稽c，同時節約計算時間并且避免其它成本和相關限制，不僅能夠幫助深入了解乙?；肿訖C制，而且能為進行乙?；稽c識別相關實驗驗證提供有價值的參考信息。
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“基于信息融合和深度學習的原核生物乙?；稽c預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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