DeepFormer: a hybrid network based on convolutional neural network and flow-attention mechanism for identifying the function of DNA sequences.

Yao, Zhou; Zhang, Wenjing; Song, Peng; Hu, Yuxue; Liu, Jianxiao

Yao, Zhou; Zhang, Wenjing; Song, Peng; Hu, Yuxue; Liu, Jianxiao.

Afiliação

Yao Z; Key Laboratory of Smart Farming for Agricultural Animals, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China.
Zhang W; Hubei Key Laboratory of Agricultural Bioinformatics, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China.
Song P; College of Informatics, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China.
Hu Y; College of Informatics, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China.
Liu J; College of Plant Science & Technology, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China.

Brief Bioinform ; 24(2)2023 03 19.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36917472

Assuntos

Genômica; Redes Neurais de Computação; Sequência de Bases; Genômica/métodos; Cromatina/genética; Genoma

Palavras-chave

DNA function prediction; convolutional neural network; flow-attention mechanism; linear attention mechanism; motif

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Redes Neurais de Computação / Genômica Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Brief Bioinform Assunto da revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

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