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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于自噬调控因子预测技术领域，公开了一种自噬调控因子预测模型的构建方法及应用，包括：提取自噬相关组学数据中每个基因的组学特征；从蛋白质相互作用数据库中提取各物种的PPI数据，构建对应的基因网络，以同源蛋白质为枢纽连接各物种的基因网络，建立异质基因网络；将异质基因网络中每个基因周围存在直接相互作用的自噬基因数量编码为该基因对应的PPI特征；基于组学特征和PPI特征训练深度神经网络得到自噬调控因子预测模型。还包括对该预测模型微调得到各自噬条件下的自噬调控因子预测模型。还提供了自噬调控因子预测方法。本发明能够提升自噬调控因子预测的准确度，并解决特定自噬条件下阳性基因数量少而无法有效训练模型的问题。
主权项：1.一种自噬调控因子预测模型的构建方法，其特征在于，包括：提取自噬相关组学数据中每个基因的组学特征；从蛋白质相互作用数据库中提取各物种对应的蛋白质直接相互作用信息PPI，得到各物种对应的基因网络，其中，所述基因网络中的节点为对应物种的蛋白，节点之间通过PPI连接；对不同物种的蛋白质进行相互比对，得到不同物种间的同源蛋白质，以所述同源蛋白质为枢纽连接不同物种的基因网络，得到一个异质基因网络；标记出所述异质基因网络中的自噬基因，并基于PPI，将所述异质基因网络中的每个基因周围存在直接相互作用的自噬基因的数量编码为该基因对应的PPI特征；将所述组学特征和所述PPI特征嵌入至所述异质基因网络的对应基因上，并更新所述异质基因网络，得到更新后的组学特征和PPI特征；以更新后的组学特征和PPI特征作为训练样本，以自噬数据库中的自噬基因为阳性数据样本及其余基因为阴性数据样本，训练深度神经网络，得到所述自噬调控因子预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种自噬调控因子预测模型的构建方法及应用
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