论文摘要
针对传统细胞穿透肽的预测方法严重依赖于繁琐的特征抽取和特征重建步骤、算法复杂且准确度不高等问题,提出了一种利用自然语言处理中的字符嵌入方法结合CNN-LSTM组合机器学习框架来预测细胞穿透肽的方法。方法采用字符嵌入将氨基酸的代表字符通过网络学习映射到紧凑表示的向量空间中,每种氨基酸字符对应一个紧凑表示的向量,然后将肽序列通过由训练得到的嵌入向量转化为数值矩阵作为CNN-LSTM模型的输入,模型自行抽取特征后自动对输入序列的细胞穿透性进行预测。实验结果显示,在相同数据集进行实验时,研究的方法在测试集上的AUC （the area under ROC curve）值达到0.97,正确指数达到0.846,优于其它方法,说明上述方法能够简单、高效地进行细胞穿透肽的预测。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 方春,孙福振,李彩虹,邢林林
关键词: 深度学习,字符嵌入,细胞穿透肽,预测
来源: 计算机仿真 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 生物学,自动化技术
单位: 山东理工大学计算机科学与技术学院
基金: 国家自然科学基金项目(61602280,61473179),山东省自然科学基金项目(ZR2014FQ028)
分类号: Q516;TP18
页码: 353-358
总页数: 6
文件大小: 1207K
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