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一种基于多网络融合的转录因子结合位点识别方法: 本发明公开了一种基于多网络融合的转录因子结合位点识别方法，涉及核苷酸检测技术领域，包括步骤：通过独热编码对样本DNA序列进行数字矩阵转换；通过记录测序短片段落在样本DNA序列各核苷酸上的次数实现对应核苷酸结合强度的计算；...; 张钦虎王思果鲍文正

转录因子结合位点的预测方法及装置: 本说明书实施例提供转录因子结合位点的预测方法及装置，其中所述转录因子结合位点的预测方法包括：接收针对待检测细胞的转录因子结合位点的预测请求；响应于所述预测请求，获取所述待检测细胞的待检测细胞基因序列和目标组蛋白修饰信息；...; 杨梓琨顾斐

一种转录因子结合位点搜索方法、系统、存储介质、终端: 本发明属于高通量测序技术领域，公开了一种转录因子结合位点搜索方法、系统、存储介质、终端，基于位置权值矩阵的TFBS搜索方法扫描序列第一集合，将找到的TFBS信息添加到TFBS集合中，将没有找到TFBS的序列存入序列第二集...; 于强胡雅娜张晓张瑞燊

一种预测蛋白质-多肽结合位点的深度学习算法: 本发明公开了一种预测蛋白质‑多肽结合位点的深度学习算法，具体包括：获取蛋白质‑蛋白质相互作用的源域数据集；利用源域数据集对蛋白质‑蛋白质结合位点预测模型进行训练和优化，并使用训练好的模型在测试集上进行测试；获取蛋白质‑多...; 孙海丰朱成

一种转录因子结合位点的预测方法、装置、设备及介质: 本发明公开了一种转录因子结合位点的预测方法、装置、设备及介质。该方法包括步骤：首先获取与待预测转录因子结合位点的第一DNA特征序列和第二DNA特征序列；所述第一DNA特征序列是原始DNA序列采用Hu编码方式进行编码得到的...; 宋汝群曹莹

基于几何深度学习的蛋白质结合位点识别方法及系统: 本发明涉及生物信息技术领域，具体为基于几何深度学习的蛋白质结合位点识别方法及系统，获取蛋白质的结构数据并预处理，以蛋白质中每个残基为中心，设定的分辨率为半径提取局部球，以节点表示球中的残基，根据两个残基之间的距离确定节点...; 柳军涛韩济蕴

面向上下文深层表征的RNA-蛋白质结合位点预测方法: 本发明涉及生物信息技术领域，具体公开了一种面向上下文深层表征的RNA‑蛋白质结合位点预测方法。在Transformer‑Encoder架构的基础上，设计单词重建与句意判断的预训练策略，通过预训练执行该策略用于学习RNA子...; 朱敏甘霖王心翌

基于几何深度学习的蛋白质结合位点识别方法及系统: 本发明涉及生物信息技术领域，具体为基于几何深度学习的蛋白质结合位点识别方法及系统，获取蛋白质的结构数据并预处理，以蛋白质中每个残基为中心，设定的分辨率为半径提取局部球，以节点表示球中的残基，根据两个残基之间的距离确定节点...; 柳军涛韩济蕴

一种转录因子结合位点预测方法及系统: 本发明提供一种转录因子结合位点预测方法及系统，方法包括：在不同DNA序列上应用滑动窗口来生成丰富的序列特征，接着对这些特征进行综合处理和编码，以形成详细的特征表示。最后，通过运用多尺度卷积神经网络CNN和conforme...; 孙战里程志军

基于分裂注意力机制的DNA转录因子结合位点预测: 2024年; 准确识别DNA序列中的转录因子结合位点对于基因表达解析和药物设计等具有重要意义。基于深度学习的各种预测方法已被应用于转录因子结合位点任务中,但预测性能尚有提升空间。为此,提出一种新的深度学习方法ResNest-TFBS,用于预测690个ChIP-seq数据集上的转录因子结合位点。该方法首先在序列One-hot编码的基础上通过引入DNA的分子动力学特征与静电势能特征提取DNA的空间结构特性;其次利用分裂注意力机制与残差结构组成ResNest模型进行训练,从而将通道注意力机制应用于不同通道分支,以捕获其在全局数据集上学习到的特征间交互与多通道表示;最后将上述先验知识迁移至690个ChIP-seq数据集上,并进行广泛测试。实验结果表明,ResNest-TFBS性能优异,平均AUC为0.929。此外,通过SHAP工具验证不同特征在该任务中的贡献程度,证实所引入的特征为转录因子结合位点预测提供了更具价值的生物学线索。; 姜博文冯子健黄伟鸿; 关键词：DNA 转录因子结合位点

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