融合多视角和最优多标签链式学习的RNA结合蛋白识别

本发明属于生物信息学领域,涉及融合多视角和最优多标签链式学习的RNA结合蛋白识别。该方法包括训练阶段和使用阶段两部分,训练阶段包括初始多视角数据构造、多视角深度特征提取模型训练,多标签特征学习和最优多标签链式分类器训练。多视角包括RNA序列视角,氨基酸序列视角,多间隙二肽成分视角和RNA序列语义视角。本发明为了提高多视角特征的有效性,基于最初的多视角数据,利用CNN进行深度学习来构造出深度多视角特征。为了将多视角特征与多标签学习联系在一起,本发明建立多标签特征学习模型,用于整合所有视角的优势,使用区别于普通CC多标签分类器的最优CC链式分类器来学习标签之间的关联,更有效地提升分类精度。