公开(公告)号：CN116259363A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310255871.7

申请日：2023-03-16

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 刘轩睿 ,  乔白雪 ,  孙善文 ,  汪国华 ,  邹权 ,  史婷婷 ,  解莉楠 ,  张庆祝 ,  王江 ,  李易奇 ,  谷家世 ,  幸家弘

IPC: G16B30/00 ,  G16B40/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于深度学习的植物抗旱基因的识别方法，为了解决现有的植物抗旱基因识别方法耗时长，成本大或过度依赖序列同源性，导致预测结果准确率低的问题。它包括以下步骤：首先获取不同植物的氨基酸序列及其对应的样本标签，样本标签为是否具有抗旱基因；将每条氨基酸序列分为多个长度为2的kmer，根据kmer提取每条氨基酸序列的特征；构建的BiLSTM‑Attention模型依次包括输入层、词嵌入层、特征提取层、注意力层和输出层，将每条氨基酸序列的特征输入BiLSTM‑Attention模型中进行训练，输出所述氨基酸序列是否具有抗旱基因。属于基因识别领域。

公开(公告)号：CN118298925A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410490998.1

申请日：2024-04-23

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 孙善文 ,  乔白雪 ,  解雪莹 ,  李丹阳 ,  邹权 ,  汪国华 ,  张庆祝 ,  王江 ,  解莉楠

IPC: G16B40/00 ,  G16B10/00 ,  G16B20/00 ,  G16B30/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

Abstract: 基于迁移学习的植物NLR‑无毒蛋白Avr对应关系识别方法，涉及蛋白质互作识别领域。本发明是为了解决由于现有NLR和无毒蛋白对应关系识别方法还存在识别成本高、单位时间内识别效率低导致NLR在抗性育种中应用受限的问题。本发明包括：利用已知对应关系的NLR‑Avr蛋白质序列对构建蛋白质序列对数据集，并将蛋白质序列对数据集划分为训练集和验证集；利用训练集训练Avr‑BAN模型，获得训练好的Avr‑BAN模型，利用验证集对训练好的Avr‑BAN模型验证，获得植物NLR‑待测无毒蛋白预测模型；将待测植物NLR和待测无毒蛋白输入到植物NLR‑待测无毒蛋白预测模型中，获得待测植物NLR和待测无毒蛋白的对应关系概率；本发明用于预测植物NLR和无毒蛋白Avr的对应关系。