发明 一种基于多尺度交叉注意力模型的RNA修饰位点预测方法
【生物信息学 】 2人
G16B20/30 G06N3/08 G06N3/0499 G06F18/241
摘要：本发明公开了一种基于多尺度交叉注意力模型的RNA修饰位点预测方法，涉及生物信息学RNA转录后修饰位点预测领域。包括：对包含N1‑甲基腺苷修饰位点的RNA碱基序列为正样本和不包含N1‑甲基腺苷修饰位点的RNA碱基序列为负样本，每个样本取3组不同尺度的RNA碱基序列作为输入序列；对3组输入序列均进行词嵌入编码和位置编码；将编码后的3组序列输入编码模块中，编码模块包括一个多头交叉注意力层和一个前向反馈全连接层，对输出结果求平均值，后经过全连接神经网络层和两分类器，预测人类物种RNA碱基序列中是否包含N1‑甲基腺苷修饰位点。本发明能够描述复杂方面词的上下文关系，加强文本中重要词汇对甲基化位点预测的影响，从而能够准确预测甲基化位点。
