| RBP结合位点预测的深度学习方法进展 |
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| 引用本文： | 董正心,潘小勇,沈红斌. RBP结合位点预测的深度学习方法进展[J]. 桂林电子科技大学学报, 2022, 42(1): 14-28. DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2022.01.003 |
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| 作者姓名： | 董正心 潘小勇 沈红斌 |
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| 作者单位： | 上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200240 |
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| 摘 要： | 预测RNA结合蛋白(RBP)的结合位点对于理解RNA结合蛋白如何在基因调控中发挥作用起至关重要的作用.近年来,随着高通量实验数据的大量积累和深度学习的快速发展,深度学习方法在RBP结合位点预测领域上的应用越来越广泛.通过深度学习模型可以在海量的生物数据中挖掘隐藏的模式,与传统实验方法相比,具有低消耗、高速度、高鲁棒性的...
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| 关 键 词： | RNA RBP 结合位点 机器学习 深度学习 模体挖掘 |
Development of deep learning methods for RBP binding sites prediction |
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| DONG Zhengxin,PAN Xiaoyong,SHEN Hongbin. Development of deep learning methods for RBP binding sites prediction[J]. Journal of Guilin University of Electronic Technology, 2022, 42(1): 14-28. DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2022.01.003 |
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| Authors: | DONG Zhengxin PAN Xiaoyong SHEN Hongbin |
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