蛋白質(zhì)亞細胞位置預(yù)測研究是目前蛋白質(zhì)組學(xué)和生物信息學(xué)研究的重點問題之一。蛋白質(zhì)的亞細胞定位決定了它的生物學(xué)功能,故研究亞細胞定位對了解蛋白質(zhì)功能非常重要。由于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的序列性,考慮使用序列模型來進行亞細胞定位研究。嘗試使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network,CNN）、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（long short-term memory,LSTM）兩種模型挖掘氨基酸序列所包含的信息,從而進行亞細胞定位的預(yù)測。隨后構(gòu)建了基于卷積的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Convolutional-LSTM）的集成模型進行亞細胞定位。首先通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)進行特征抽取,隨后進行特征組合,并將其送入長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征表征學(xué)習(xí),得到亞細胞定位結(jié)果。使用該模型能達到0.816 5的分類準確率,比傳統(tǒng)方法有明顯提升。 

【文章來源】：計算機科學(xué)與探索. 2019,13(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

Fig.3ModelofConvLSTM圖3ConvLSTM模型與前人工作的不同在于卷積的方式和特征組合的方式，為了能使卷積更有意義


本文編號：3341858