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Deep learning improves the ability of sgRNA off-target propensity prediction

机译:深度学习提高了sgRNA脱靶倾向预测的能力

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摘要

The structure diagram of CnnCrispr. The other four pre-selected models were obtained by adding some parts on the basis of this frame. Rules for setting index values for different pair, and an example of index representation for a sgRNA-DNA sequence pair. Based on index representation, the unsupervised GloVe model was used to train the embedded vectors and embed the sequence information into the new input matrix. biLSTM layer was used to capture context information in input information. CNN containing 5 layers with different kernels, scanning the above results to obtain different features. The last fully connected layers were used to obtain the final result
机译:CnnCrispr的结构图。通过在此框架的基础上添加一些零件,可以获得其他四个预选模型。设置不同对的索引值的规则,以及sgRNA-DNA序列对的索引表示示例。基于索引表示,无监督的GloVe模型用于训练嵌入的向量,并将序列信息嵌入到新的输入矩阵中。 biLSTM层用于捕获输入信息中的上下文信息。 CNN包含5个具有不同内核的层,对上述结果进行扫描以获得不同的特征。最后的完全连接层用于获得最终结果

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