【摘 要】
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蛋白质二级结构预测是生物信息学上的一个关键问题.近年来,由于深度学习的成功,本文将深度学习应用到这一问题上面,设计了一种多方面的自注意力机制的深度卷积循环网络(Multi-Aspect Self-Attentive Network,MASAN)来进行蛋白质二级结构的预测.首先,本文使用了CNN来处理氨基酸序列,提取氨基酸序列的局部特征;在此基础上,利用双向循环神经网络(Bi-GRU)处理整个氨基酸
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230027
【出 处】
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第六届中国计算机学会大数据学术会议
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蛋白质二级结构预测是生物信息学上的一个关键问题.近年来,由于深度学习的成功,本文将深度学习应用到这一问题上面,设计了一种多方面的自注意力机制的深度卷积循环网络(Multi-Aspect Self-Attentive Network,MASAN)来进行蛋白质二级结构的预测.首先,本文使用了CNN来处理氨基酸序列,提取氨基酸序列的局部特征;在此基础上,利用双向循环神经网络(Bi-GRU)处理整个氨基酸序列,从而获取整个氨基酸序列的全局特征,然后本文利用自注意力机制(Self–Attention mechanism)来获取氨基酸序列中对蛋白质二级结构表示有重要影响的氨基酸.接下来利用残差网络整合获取到的所有信息,最后利用分类层进行分类.本文在公开的蛋白质数据集CullPDB,CB513进行了实验.实验结果展示了本文模型的优越性,与对比模型的结果相比,在准确率上有0.5％的提升.
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