準確的識別基因剪接位點對于理解以及控制基因性狀的表達具有十分重要的意義。本文基于擬南芥、水稻、玉米三類農(nóng)作物基因剪接位點數(shù)據(jù)集,結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡設計了一種深度學習網(wǎng)絡模型DeepAS（CNN+GRU+LSTM）。并根據(jù)DeepAS模型開發(fā)了農(nóng)作物基因剪接位點識別系統(tǒng),目的是能夠實現(xiàn)快速準確的識別農(nóng)作物基因剪接位點,從而方便研究者的使用,加快科研工作的效率。主要研究內(nèi)容如下:1、基于擬南芥、水稻、玉米三種原始農(nóng)作物的基因數(shù)據(jù)提取基因剪接位點數(shù)據(jù)集,并分別制作基因剪接位點模型訓練集。2、基于Tensorflow+Keras深度學習框架提出了一種農(nóng)作物基因剪接位點識別模型,設計了51種不同的模型結構用于訓練并測試三種農(nóng)作物基因剪接位點數(shù)據(jù)集以及他們的混合數(shù)據(jù)集,挑選出在每種數(shù)據(jù)集上識別準確率最高的網(wǎng)絡模型,命名為DeepAS,并保存其模型與權重。實驗表明DeepAS網(wǎng)絡模型在用于識別農(nóng)作物基因剪接位點時具有很好的準確率與泛化能力,在農(nóng)作物混合基因數(shù)據(jù)集上識別準確率為97.09%,精確率為96.88%,召回率為0.9692,F1_Score為96.90%,結果... 

【文章來源】：山東農(nóng)業(yè)大學山東省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術路線Fig.1Technologyroadmap

真核生物基因結構

山東農(nóng)業(yè)大學碩士學位論文被內(nèi)含子隔離開來，n個內(nèi)含子一般總是把基因的外顯子分隔成 n+1部分，通常內(nèi)含子的長度要比外顯子長很多，核苷酸數(shù)量可以比外顯子多許多倍。2.1.3 基因表達與剪接位點基因表達是基因指導下的蛋白質(zhì)合成過程，在這一過程中按照順序主要分為轉錄和翻譯兩步。簡單來講，轉錄是以 DNA 為模板按照堿基配對的原則合成 mRNA 的過程，翻譯則是以 mRNA 作為模板，按照密碼子表翻譯密碼子為氨基酸序列，最終形成具有生物活性的蛋白質(zhì)分子。


本文編號：3553451