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一种基于深度学习的双神经网络结构预测lncRNA－蛋白质相互作用方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2021105924434
专利号
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专利信息
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| 专利号 | 2021105924434 | 专利名称 | 一种基于深度学习的双神经网络结构预测lncRNA－蛋白质相互作用方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06K9/62(2006.01),G06N3/04(2006.01),G06N3/08(2006.01),G16B5/00(2019.01),G16B40/00(2019.01) |
| 申请人 | 申请地址 | 412000湖南省株洲市天元区泰山路88号 | |
| 发明人 | 申请日期 | 2021-05-28 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 08:12:14 |
| 专利摘要 | 本发明涉及一种基于深度学习的双神经网络结构预测lncRNA－蛋白质相互作用方法。首先，LPI特征提取：先获取已知的lncRNA序列、蛋白质序列，分别用Pyfeat和BioTriangle提取lncRNA和蛋白质的特征；然后，特征降维：基于主成分分析(PCA)分别对lncRNA和蛋白质原始特征进行降维，在降维之后将这些特征连接成一个向量；其次，建立LPI预测框架模型：建立由FIR网络和MLP网络组成的双神经网络结构的深度学习模型；最后，利用双神经网络结构对未知lncRNA‑蛋白质对进行分类。本发明比利用实验手段探测大规模的lncRNA‑蛋白质交互作用耗时更少，费用更低，可以实现对多个数据集进行训练和测试，预测偏差小，预测性能好，预测结果准确，并可以用于寻找新的lncRNA‑蛋白质关联对。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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