一种基于序列和形状信息深度融合的模体挖掘方法

摘要

本发明涉及一种基于序列和形状信息深度融合的模体挖掘方法，包括：S1、构建深度嵌入卷积神经网络模型，并对DNA序列和形状信息进行空间对齐混合，作为所述神经网络模型的输入；S2、对所述深度嵌入卷积神经网络模型进行训练，得到模体绑定强度预测值；S3、基于预测值与实际绑定强度之间的回归系数R2对所述构建的深度嵌入卷积神经网络模型性能进行评估。本发明方法利用了卷积神经网络在特征提取方面的优势，实现了序列和形状特征的深度融合。