CN119495357A 一种基于卷积块注意力机制密集网络的rna-蛋白质结合位点判别方法 （昆明理工大学）_第1页
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一种基于卷积块注意力机制密集网络的本发明涉及一种基于卷积块注意力机制密控循环网络以及自注意力机制组合捕获序列中块注意力机制改进的密集网络结合双向门控循环网络以及自注意力机制的思想对RNA一蛋白质21.一种基于卷积块注意力机制密集网络的RNA一蛋白质结合位点判别方法，其特征在步骤3：利用构建的深度学习网络对新的特征矩阵提取局部特征信息以及全局特征信2.根据权利要求1所述的一种基于卷积块注意力到一个新的101x56的特征矩阵。3.根据权利要求1所述的一种基于卷积块注意化和平均池化压缩得到两个特征向量，经相同全连接神经网络学习后相加并经sigmoid激其中，AvgPool和MaxPool分别表示全局平均池化和最大池化操作，MLP表示多层感知4.根据权利要求1所述的一种基于卷积块注意力机制密集网络3对新特征矩阵提取局部特征信息，双向门控循环单元和自我注意力机制提取全局特征信5.根据权利要求1所述的一种基于卷积块注意6.根据权利要求1所述的一种基于卷积块注意力机制7.根据权利要求6所述的一种基于卷积块注意8.根据权利要求6所述的一种基于卷积块注意力机制4[0001]本发明涉及一种基于卷积块注意力机制密集网络的RNA_蛋白质结合位点判别方[0004]鉴于人们越来越认识到circRNA在疾病病理生理学中的关键作用，它们作为治疗[0005]近年来，由于高通量测序技术在检测每个RNA和RBP对的结合位点方面成本高使用了多种特征子集，并使用多尺度残差网络架构来训练识别circRNA_RBP结合位点的深5[0006]本发明要解决的技术问题是提供一种基于卷积块注意力机制密集网络的RNA一蛋[0010]步骤3：利用构建的深度学习网络对新的特征矩阵提取局部特征信息以及全局特得到一个大小为101×11的特征矩阵，连接4种序列特征，得到一个新的101×56的特征矩[0017]所述的基于卷积块注意力机制密集网络的深度学习网络包括基于卷积块注意力6块首先通过在输入特征图上使用全局最大池化和全局平均池化操作来执行通道维度压缩，[0027]其中Ms(F')为空间注意力模块的输出，f7[0032]将所述新的特征矩阵输入所述构建好的基于卷积块注意力机制密集网络的深度学习网络中，其中基于卷积块注意力机制改进的密集网络对新特征矩阵提取局部特征信7[0040]所述分类模块负责根据输入特征，对RNA碱基序列是否为蛋白质结合位点进行判注意力机制改进的密集网络结合双向门控循环网络以及自注意力机制的思想对RNA一蛋白小为101×3的特征矩阵，(4)二核苷酸理化性质(DPCP)得到一个大小为101×11的特征矩8[0054]最后，将归一化权重与输入特征相乘得到新特征F'=M。(F)fF.块首先通过在输入特征图上使用全局最大池化和全局平均池化操作来执行通道维度压缩，[0060]步骤5：将基于卷积块注意力机制密集网络的深度学习网络所得特征向量输入分互作用领域广泛使用的评价指标：ROC曲线下面积(AUC)、马修斯相关系数(MCC)、准

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