压缩激励卷积神经网络的蛋白质亚细胞定位

摘要：

针对蛋白质类间差异小导致蛋白质亚细胞定位准确率低、速度慢的问题,提出一种基于压缩激励卷积神经网络的蛋白质亚细胞定位算法.通过搭建结合压缩激励模块的深度卷积神经网络,增强网络提取特征的表达能力,有效提取亚细胞图像中具有区分度的特征,并采用极限学习机分类器进行训练和分类,实现亚细胞的快速准确定位.实验结果表明,上述算法在提升定位速度的基础上能提高亚细胞定位准确率,对UCSF yeast GFP数据集内10种蛋白质图像的亚细胞定位平均准确率达到93.36％,与Deepyeast网络模型相比,其定位平均准确率提高了 3.91％,对于相似度较高的三种亚细胞,其定位准确率可分别提高7.61％、10.94％、8.3％.

关键词：压缩激励、卷积神经网络、极限学习机、亚细胞定位

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;陕西省国际合作交流项目;西安市科技计划资助项目;陕西省教育厅专项科技计划

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：461-465