[發(fā)明專利]一種circRNA的識別方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811341102.4
• 申請日: 2018-11-12
• 公開（公告）號: CN109448795B
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫曉勇;魏慶功;尹猛
• 申請（專利權(quán)）人: 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G16B40/00
• 分類號: G16B40/00;G16B25/10;G06N3/04
• 代理公司: 濟南圣達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 張慶騫

1.一種circRNA的識別方法，其特征在于，包括：

從已確定的circRNA序列和非circRNA序列中分別提取預(yù)設(shè)數(shù)量的堿基序列；

對提取的堿基序列進行編碼，堿基序列編碼后得到二進制序列，形成circRNA序列數(shù)據(jù)集和非circRNA序列數(shù)據(jù)集；

將circRNA序列數(shù)據(jù)集和非circRNA序列數(shù)據(jù)集混合后，輸入至circRNA識別模型中，訓(xùn)練得到最優(yōu)circRNA識別模型；

將待測堿基序列輸入至最優(yōu)circRNA識別模型，輸出預(yù)測結(jié)果；

所述circRNA識別模型的搭建過程為：

搭建一個CNN1D的網(wǎng)絡(luò)，激活函數(shù)使用relu函數(shù)，向CNN1D的網(wǎng)絡(luò)依次添加一層RNN層和一層平坦層，組成一個CNN與RNN結(jié)合的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

將兩個第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用Concatenate函數(shù)連接，并在后面添加若干層全連接層，激活函數(shù)使用relu函數(shù)；再接入輸出層，激活函數(shù)使用sigmoid函數(shù)，完成circRNA識別模型的搭建；

從已確定的circRNA序列中提取預(yù)設(shè)數(shù)量的堿基序列的過程，包括：

以circRNA序列的accept端點為中心提取預(yù)設(shè)個數(shù)的堿基序列；

以circRNA序列的donor端點為中心提取預(yù)設(shè)個數(shù)的堿基序列；

從已確定的非circRNA序列中提取預(yù)設(shè)數(shù)量的堿基序列的過程，包括：

隨機選擇非circRNA序列的accept端點和donor端點；

以非circRNA序列的accept端點為中心提取預(yù)設(shè)個數(shù)的堿基序列；

以非circRNA序列的donor端點為中心提取預(yù)設(shè)個數(shù)的堿基序列。

2.如權(quán)利要求1所述的一種circRNA的識別方法，其特征在于，對提取的堿基序列進行編碼的過程，包括：

對堿基序列進行one-hot編碼；

在堿基序列中，腺嘌呤、胸腺嘧啶、鳥嘌呤和胞嘧啶分別對應(yīng)0001，1000，0010，0100四位二進制數(shù)；非腺嘌呤、非胸腺嘧啶、非鳥嘌呤和非胞嘧啶的堿基序列全部編碼為0000。

3.如權(quán)利要求1所述的一種circRNA的識別方法，其特征在于，所述circRNA識別模型為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合網(wǎng)絡(luò)。

4.如權(quán)利要求1所述的一種circRNA的識別方法，其特征在于，在訓(xùn)練得到最優(yōu)circRNA識別模型的過程中，反復(fù)調(diào)整circRNA識別模型中的參數(shù)，驗證circRNA識別模型輸出預(yù)測結(jié)果的準確率不再上升，即停止訓(xùn)練，保存調(diào)整后的circRNA識別模型參數(shù)。