CapsProm：一种用于启动子预测的胶囊网络
机器学习
2021-12-08 v1
摘要
在 DNA 序列中定位启动子区域在生物信息学领域至关重要。这是一个文献中广泛研究但尚未完全解决的问题。一些研究者利用卷积网络展示了显著成果，实现了从 DNA 链中自动提取特征。然而，一种能泛化到多种生物体的通用架构尚未实现，因此针对每个评估的新生物体，研究者都需寻找新的架构与超参数。本工作中，我们提出了一种基于胶囊网络的通用架构，可准确识别来自七种不同生物体（真核生物与原核生物）原始 DNA 数据中的启动子序列。我们的模型 CapsProm 可辅助生物体间的学习迁移并扩展其适用性。此外，CapsProm 展现出有竞争力的结果，在七个测试数据集中的五个上超越了基线方法（F1-score）。模型与源代码发布于 https://github.com/lauromoraes/CapsNet-promoter。
引用
@article{arxiv.2112.03710,
title = {CapsProm: A Capsule Network For Promoter Prediction},
author = {Lauro Moraes and Pedro Silva and Eduardo Luz and Gladston Moreira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.03710},
year = {2021}
}