一种基于卷积神经网络的核小体分类预测方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的核小体分类预测方法，其特征是，包括如下步骤：1）特征提取；2）提取核小体或链接体DNA序列中核苷酸的物理化学属性；3）添加生物特性；4）获取第24维向量；5）添加核苷酸化学性质；6）得到包含生物信息的矩阵；7）构建卷积神经网络结构；8）分类核小体。这种方法能精准预测核小体的分类。