本發(fā)明提供基于多尺度深度特征的蛋白質(zhì)亞細胞定位方法,屬于生物信息處理技術(shù)領(lǐng)域,利用訓練好的預測模型對獲取的蛋白質(zhì)免疫組織化學圖像進行處理,獲得最終的蛋白質(zhì)亞細胞定位結(jié)果;其中,提取蛋白質(zhì)免疫組織化學圖像中蛋白質(zhì)序列的多尺度特征,基于多尺度特征得到不同亞細胞位置的預測概率得分向量,結(jié)合多標簽分類學習策略對預測概率進行判別,得到最終的蛋白質(zhì)亞細胞定位結(jié)果;其中,訓練好的預測模型為使用類別不平衡損失優(yōu)化訓練得到。本發(fā)明使用空間分布特征和語義特征進行融合,自動提取了更加全面的多尺度特征,提高了效率;基于類別不平衡損失和多標簽學習策略,為不同類別施加權(quán)重以及考慮不同亞細胞位置的相關(guān)性,提高了預測的精度。
聲明:
“基于多尺度深度特征的蛋白質(zhì)亞細胞定位方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)