发明专利已授权

基于剪枝预训练模型与人工特征编码融合的4mC位点识别方法

Name: 基于剪枝预训练模型与人工特征编码融合的4mC位点识别方法
Brand: 广东工业大学
SKU: 2023111569053
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311156905.3 📄 发布日：2026/10/13

著录项目信息

申请日

2023-09-07

公开号

CN117216656B

公开日

2026-07-17

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_241

IPC 分类号

G06F18_241 , G06F18_213 , G06F18_25 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_045 , G06N3_082 ,

技术画像

所属领域

生物信息学生物信息学人工智能算法基因组学

应用场景

基因测序分析, 表观遗传研究, 精准医疗, 分子诊断, 生物医药研发

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摘要

本发明提供了一种基于剪枝预训练模型与人工特征编码融合的4mC位点识别方法，包括以下步骤：S1：获取DNA‑4mC的核苷酸序列集L，通过Kmer编码将序列集L转化为数值向量集M;S2：将预训练模型DNABert进行剪枝压缩操作得到的模型DNABert‑Pruning作为基准模型，训练得到序列集L的深层特征信息；S3：根据CKSNAP编码特征方式扩充各核苷酸在序列集L中的特征表示空间，通过双向LSTM网络训练得到序列集L的浅层特征信息；S4：将上述训练得到的浅层信息与深层信息特征同时输入到特征融合注意力模块中，得到更为准确的融合特征表征；S5：对融合后的表征特征使用前馈神经网络和Sigmoid函数输出识别预测，计算其分类评分，本发明可以更准确地预测DNA‑4mC的位点识别信息。

常见问题

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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