简介:
本发明公开了一种基于卷积神经网络的核小体分类预测方法,其特征是,包括如下步骤:1)特征提取;2)提取核小体或链接体DNA序列中核苷酸的物理化学属性;3)添加生物特性;4)获取第24维向量;5)添加核苷酸化学性质;6)得到包含生物信息的矩阵;7)构建卷积神经网络结构;8)分类核小体。这种方法能精准预测核小体的分类。
本发明公开了一种基于卷积神经网络的核小体分类预测方法,其特征是,包括如下步骤:1)特征提取;2)提取核小体或链接体DNA序列中核苷酸的物理化学属性;3)添加生物特性;4)获取第24维向量;5)添加核苷酸化学性质;6)得到包含生物信息的矩阵;7)构建卷积神经网络结构;8)分类核小体。这种方法能精准预测核小体的分类。