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申请/专利权人：北京深势科技有限公司
摘要：本发明实施例涉及一种结合预训练模型的APA预测模型的处理方法和装置，所述方法包括：构建APA预测模型；并对APA预测模型进行训练；模型训练结束后，接收用户输入的模型应用模式和第一RNA序列；并对模型应用模式进行识别；若模型应用模式为第一模式，则基于APA预测模型对输入的第一RNA序列进行APA现象预测；若模型应用模式为第二模式，则基于APA预测模型对输入的第一RNA序列进行APA现象预测并基于预测结果进行APA位点筛选。通过本发明可以给出一种基于人工智能深度学习技术的APA位点预测手段，并通过引入预训练模型来达到降低模型训练难度、提高模型预测准确度的目的。
主权项：1.一种结合预训练模型的APA预测模型的处理方法，其特征在于，所述方法包括：构建APA预测模型；并对所述APA预测模型进行训练；所述APA预测模型用于对输入的目标RNA序列进行APA现象预测；所述APA预测模型包括预训练模型、编码特征降维网络和DNN模型；所述预训练模型的输入端与所述APA预测模型的输入端连接，输出端与所述编码特征降维网络的输入端连接；所述编码特征降维网络的输出端与所述DNN模型的输入端连接；所述DNN模型的输出端与所述APA预测模型的输出端连接；模型训练结束后，接收用户输入的模型应用模式和第一RNA序列；并对所述模型应用模式进行识别；若所述模型应用模式为第一模式，则基于所述APA预测模型对输入的第一RNA序列进行APA现象预测；若所述模型应用模式为第二模式，则基于所述APA预测模型对输入的第一RNA序列进行APA现象预测并基于预测结果进行APA位点筛选。
全文数据：
权利要求：
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