基于深度学习的蛋白预测
案例介绍
基于深度学习的蛋白预测
案例介绍
我们提出了一种用于预测尿液排泄蛋白的深度学习模型。与现有的尿液排泄蛋白预测方法不同，我们提出的模型通过使用基于位置特异性迭代的基本局部比对搜索工具（PSI-BLAST）所得到的位置特异性打分矩阵（PSSM）所表示的氨基酸序列进行预测。模型的框架主要由从位置特异性打分矩阵中提取局部信息的卷积神经网络（CNN）模块，用来提取远距离氨基酸相关性的双向长短期记忆模块（BLSTM）和获取预测尿液排泄相关氨基酸位置的注意力模块组成。构建模型之后，我们验证了所提出模型在训练数据集和独立测试数据集上能够达到91.25%和88.98%的准确率，并且所得到的预测结果优于基于传统机器学习的模型。进一步结合转录组和蛋白质组学数据，我们的模型可以对预测尿液中对应疾病的生物标志物提供非常有用的信息。
案例图片
相似案例推荐
-
基因说辅助诊断系统
1.提取国外基因数据库的数据，清洗并将其转化为结构化数据
-
健康有益HealthAI开放平台
健康有益HealthAI开放平台-集成智能硬件、健康医疗数据
-
某公司简易版心电图查看软件
某医疗科技公司简易心电图查看软件, 老人使用版,功能简单,操
-
贝克曼Pricing系统
项目描述：贝克曼库尔特有限公司是一家开发和销售仪器，生化，软
-
微宠医
主要负责产品运营、规划设计，该项目进行了多次改版、一步步优化
-
2020新冠消毒
角色： 1.管理员 2.工作人员 管理员为消毒场所的管理人员
1小时精推人才
需求方专属客服，免费梳理匹配
