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申请/专利权人：宁夏大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习预测枯草芽孢杆菌RBS强度的方法，本方法包括：构建枯草芽孢杆菌RBS文库；基于编码器，对所述枯草芽孢杆菌RBS文库中RBS序列进行编码，以提取所述RBS序列的二核苷酸物理化学性质特征、RBS序列特征、RBS序列二级结构特征；对所述RBS二核苷酸物理化学性质特征、RBS序列特征、RBS序列二级结构特征进行融合，以预测所述RBS序列的强度。RBS是调节翻译强度的重要元件，能够实现对RBS强度的预测对于药物开发、生物反应器效率预测等具有重要意义。本发明提供的枯草芽孢杆菌RBS预测模型能够实现快速、准确、低成本的预测出RBS元件的表达强度。
主权项：1.一种基于机器学习预测枯草芽孢杆菌RBS强度的方法，其特征在于，包括：构建枯草芽孢杆菌RBS文库；基于编码器，对所述枯草芽孢杆菌RBS文库中RBS序列进行编码，以提取所述RBS序列的二核苷酸物理化学性质特征、RBS序列特征、RBS序列二级结构特征；对所述RBS二核苷酸物理化学性质特征、RBS序列特征、RBS序列二级结构特征进行融合，以预测所述RBS序列的强度；其中，所述基于编码器，对所述枯草芽孢杆菌RBS文库中RBS序列进行编码，以提取所述RBS序列的二核苷酸物理化学性质特征、RBS序列特征、RBS序列二级结构特征，包括：基于编码器，对所述枯草芽孢杆菌RBS文库中RBS序列的相邻两个碱基作为一个单元进行编码，以提取所述RBS序列的二核苷酸物理化学性质特征；基于编码器，对所述枯草芽孢杆菌RBS文库中RBS序列的连续三个碱基作为一个单元进行编码，以提取所述RBS序列的RBS序列特征；基于编码器，对所述枯草芽孢杆菌RBS文库中RBS序列进行二级结构预测，以提取所述RBS序列的RBS序列二级结构特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁夏大学 基于机器学习预测枯草芽孢杆菌RBS强度的方法
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