运用双向LSTM拟合RNA二级结构打分函数

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RNA二级结构的打分函数在RNA二级结构预测中扮演着越来越重要的角色。目前对RNA二级结构的打分函数并没有很好地抓住RNA的折叠机制。我们认为递归神经网络层与层之间的信息传递方式和RNA的折叠方式有相似之处。提出使用双向LSTM(Long Short term Memory)神经网络对RNA二级结构进行打分。在数据集ASE(长度小于500),以及CRW(大部分长度大于1 000)上,进行了三项实验。通过拟合SEN(Sensitivity)与PPV(Specificity)打分函数确定了在目标函数为m
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