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摘要
本发明公开了一种基于注意力机制的剪接位点预测及解释性方法,该方法提出结合注意力机制的卷积神经网络模型,精准识别剪接位点,并基于模型,提出可视化权重解释分析方法,在五个物种上建立了有效的预测模型。独立测试集的结果证明了在涉及五个物种的10个数据集上,本发明模型比现有模型更具有鲁棒性,性能更优,泛化能力更强。随后,为研究结合注意力机制的卷积神经网络模型能达到更好性能的原因,本发明采用于梯度类激活映射可视化技术获取模型对于每个样本的位置权重分布,最终验证了模型能够自动注意并获取到样本的有效特征。本发明可以提高预测精度和对剪接位点序列进行解释性分析。
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