一种基于深度学习的双神经网络结构预测lncRNA－蛋白质相互作用方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的双神经网络结构预测lncRNA－蛋白质相互作用方法。首先，LPI特征提取：先获取已知的lncRNA序列、蛋白质序列，分别用Pyfeat和BioTriangle提取lncRNA和蛋白质的特征；然后，特征降维：基于主成分分析(PCA)分别对lncRNA和蛋白质原始特征进行降维，在降维之后将这些特征连接成一个向量；其次，建立LPI预测框架模型：建立由FIR网络和MLP网络组成的双神经网络结构的深度学习模型；最后，利用双神经网络结构对未知lncRNA‑蛋白质对进行分类。本发明比利用实验手段探测大规模的lncRNA‑蛋白质交互作用耗时更少，费用更低，可以实现对多个数据集进行训练和测试，预测偏差小，预测性能好，预测结果准确，并可以用于寻找新的lncRNA‑蛋白质关联对。