一种微生物菌株DNA混合编码及其基因表达的交替Transformer深度预测方法
申请号:CN202510957567
申请日期:2025-07-11
公开号:CN120808868A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种微生物菌株DNA混合编码及其基因表达的交替Transformer深度预测方法,属于生物信息学和人工智能交叉领域。该方法的核心在于构建一种能高效捕捉DNA序列特征的深度学习模型,实现对目标基因在特定微生物宿主中表达水平的端到端精准预测。本方法包括以下步骤:对目标菌株DNA的4种常规碱基进行二进制编码,并拼接基因表达密切相关的8种关键生物学特性进行混合编码,生成组合特征矩阵;建立含有交替Transformer编码结构的深度学习网络,深度融合DNA组合特征矩阵的局部结构信息与全局上下文依赖关系,提高微生物DNA序列数据的分析精度及基因表达水平的预测准确性。上述技术方案为遗传元件(如启动子)和基因序列的优化设计提供高效、精准的计算机辅助预测工具,可显著降低昂贵的实验试错成本和菌株表征成本,加快高产菌株的研发进程。
技术关键词
深度预测方法
深度学习模型
基因
DNA序列特征
深度学习网络模型
矩阵
多头注意力机制
编码后数据
交叉验证法
高产菌株
编码结构
堆叠结构
元素
坡道
生物
瓶颈