【摘 要】
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RNA二级结构预测是结构生物信息学中的一个重要问题.带假结的RNA二级结构预测,由于复杂的假结结构,更是增加了预测的难度.传统的机器学习方法受限于学习模型的结构,输入特征
【机 构】
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苏州科技大学电子与信息工程学院,苏州大学智能信息处理及应用研究所,SchoolofEngineeringTechnologyMcMasterUniversity
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772357,61876217,61672371,61502329)资助;江苏省333人才项目资助;江苏省六大人才高峰项目(DZXX-010)资助;苏州市科技项目(SYG201704,SNG201610)资助
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RNA二级结构预测是结构生物信息学中的一个重要问题.带假结的RNA二级结构预测,由于复杂的假结结构,更是增加了预测的难度.传统的机器学习方法受限于学习模型的结构,输入特征数目必须固定.大部分方法将不同长度的序列统一截断后进行训练,这不仅导致有用信息丢失,而且并破坏了生物序列完整性.针对该问题提出了一种适应序列长度的深度递归神经网络模型,构造了序列长度自适应模块及训练算法,从而不需要截断.同时,由于实际样本比例不均衡,采用了动态加权方法进行改善.随后,在权威数据集RNA STRAND上与四种优秀方法进行了四
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