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申请/专利权人:吉林农业大学
摘要:人参皂苷合成下游途径转录调控机制的预测方法和系统,属于植物调控机制技术领域,解决非模式生物人参的合成下游途径转录调控机制预测无法有效实现问题。本发明的方法包括:通过人工智能领域BERT模型进行迁移学习,例如采用大量植物如拟南芥、水稻等模式植物基因表达数据进行预训练(pre‑train),以获取植物基因的表达模式,再采用人参的基因表达数据对预训练模型进行微调(finetune),以获取药用植物的基因表达专用模式,既考虑了大规模植物的一般性,又关注药用植物的特殊性,提高了网络可信度和可靠性。本发明适用于人参调控网络注释方式。
主权项:1.一种人参皂苷合成下游途径转录调控机制的预测方法,其特征在于,所述方法包括:步骤1:将人参转录组测序数据SRA转换为人参基因表达数据并获得人参转录因子列表;步骤2:使用BERT模型预训练模式植物的基因表达数据;步骤3:使用人参基因表达数据对BERT模型进行微调,具体包括:将步骤1中的人参基因表达数据输入预训练好的BERT模型,对非人参TF基因进行掩码策略,预测剩余基因,完成对BERT模型的微调,获取适合人参转录因子和人参基因之间的相关性变化,得到人参的基因嵌入数据;步骤4:使用步骤3中获得的人参的基因嵌入数据进行人参转录因子和人参基因的相关性计算,得到人参转录因子和人参基因的转录调控关系网络。
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百度查询: 吉林农业大学 人参皂苷合成下游途径转录调控机制的预测方法和系统
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