2019年秋季学期视觉计算实验室第十四周论文研读预告

时间: 2019年12月27日 09: 00
地点: 望江校区基础教学楼B座318实验室
研读成员: 胡宇佳、韦东鑫

Part 1
分享者: 胡宇佳
[1] Anjum M M, Tahmid I A, Rahman M S, et al. CHilEnPred: CNN Model With Hilbert Curve Representation of DNA Sequence For Enhancer Prediction[J]. bioRxiv, 2019
论文简介:
增强子是在基因转录中起重要作用的远端DNA顺式调控元件。然而,由于增强子的固有特性,它与目标作用基因的关系并不仅仅是简单的线性关系,而是可以通过空间结构与远端的目标基因相互接近。目前的增强子预测方法仅仅在特定的细胞系中效果较好,对特征的依赖性强,也因此在不同的数据集上缺乏泛化能力。本文提出了一种基于Hilbert Curve的编码方式,集合CNN模型,进一步提高了实验的预测准确率。
--2019-12-26--7.57.20
[2]生物信息学中,人们往往通过模型去学习特征,并以此为基础进行序列预测。本部分将介绍一些识别生物学意义的方法,如:Motifs分析,热图表示等等。

Part 2
分享者: 韦东鑫

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