基于深度学习与多特征融合的增强子预测方法研究的任务书

基于深度学习与多特征融合的增强子预测方法研究的任务书任务书1. 研究背景人类基因组由约20,000个编码蛋白质的基因组成，不同基因的表达不仅决定了我们的基因型，也决定了我们的表型。增强子是一类特殊的D

基于深度学习与多特征融合的增强子预测方法研究的 任务书 任务书 1. 研究背景 20,000 人类基因组由约个编码蛋白质的基因组成，不同基因的表达 不仅决定了我们的基因型，也决定了我们的表型。增强子是一类特殊的 DNA 序列，起促进基因表达的作用，对生命体的生长、发育和调节具有 重要的意义。因此，研究增强子的位置和作用方式对于理解生物学和医 学的基础问题，例如发育过程和疾病发生与发展的机制以及新药开发等 方面至关重要。 增强子预测是一个重要的生物信息学问题，旨在鉴定潜在的增强子 并预测其在基因调控中的作用。在基因组学研究中，增强子预测和分析 可以帮助科学家更加精确地理解基因表达的调控过程，甚至为识别进一 步的信号转导通路和基因组结构研究提供新的思路。传统的增强子预测 DNA 方法主要是基于序列的预测，具有预测准确率高、执行速度快和简 单易用等优点，但也存在许多不足之处。如序列越长，预测精度越高， 但由于生物序列的多样性和复杂性，单一的预测模式往往难以精准地预 测增强子。因此，如何利用多种信息，提高增强子预测的准确率和可靠 性成为了生物信息学领域一个极具挑战性的问题。 近年来随着深度学习技术的快速发展，深度学习已经成为生物信息 学领域的前沿技术之一。多特征融合技术也成为了增强子预测领域的热 门研究方向。因此，基于深度学习与多特征融合的增强子预测方法成为 了该领域的一个非常重要的研究方向。 2. 研究目的 本次研究的主要目的是利用深度学习技术与多特征融合技术开发一 种有效的增强子预测方法。