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公开(公告)号:CN116259363A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202310255871.7
申请日:2023-03-16
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种基于深度学习的植物抗旱基因的识别方法,为了解决现有的植物抗旱基因识别方法耗时长,成本大或过度依赖序列同源性,导致预测结果准确率低的问题。它包括以下步骤:首先获取不同植物的氨基酸序列及其对应的样本标签,样本标签为是否具有抗旱基因;将每条氨基酸序列分为多个长度为2的kmer,根据kmer提取每条氨基酸序列的特征;构建的BiLSTM‑Attention模型依次包括输入层、词嵌入层、特征提取层、注意力层和输出层,将每条氨基酸序列的特征输入BiLSTM‑Attention模型中进行训练,输出所述氨基酸序列是否具有抗旱基因。属于基因识别领域。