【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及rna亚细胞定位，尤其涉及一种基于改进transformer和se-textcnn的rna亚细胞定位预测方法。
技术介绍
1、rna分子的亚细胞定位是指rna分子在细胞内的具体位置分布。rna分子作为基因表达的重要调控因子，在细胞内的定位对于基因表达的调控和细胞的正常功能至关重要。rna根据其功能和结构可分为不同种类的rna类型，其中mrna和lncrna是两种重要的rna。mrna在细胞质中的核糖体上被翻译成蛋白质，这些蛋白质是细胞结构和功能的关键组成部分，参与细胞的几乎所有生化过程。lncrna则在细胞核中聚集，与染色质互动，调节基因表达，参与细胞周期、分化、代谢和疾病发展。对mrna和lncrna等其他类型的rna亚细胞定位对细胞命运和性质具有决定性影响。目前，多种基于实验的定位方法已被应用于研究rna的亚细胞定位，但是这些基于实验的方法通常耗时较久且受实验条件影响干扰较大，定位准确性较差。
技术实现思路
1、针对现有技术中所存在的不足，本专利技术提供了一种基于改进transformer和se-textcnn的rna亚细胞定位预测方法，其解决了目前的基于实验的rna亚细胞定位方法通常耗时较久且受实验条件影响干扰较大，定位准确性较差的问题。
2、本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
3、一种基于改进transformer和se-textcnn的rna亚细胞定位预测方法，包括以下部分：
4、建立lncrna和mr
5、进行特征提取，并分别输入到神经网络的各个位置；特征包括one-hot编码、eiip编码、ncp编码、位置编码及rna-fm编码，可综合序列物理化学属性和rna-fm模型通过自监督学习得到深层次特征；
6、训练网络框架，采用二路并行策略分别对rna-fm输出的特征以及基础序列特征进行训练，依次经过lightning attention transformer模块、textcnn-senet模块和mlp模块输出预测结果。
7、进一步地，所述lncrna数据集包括lncatlas、cefra-seq和apex-seq，所述mrna数据集的数据源自cefra-seq和apex-seq；通过采取多种过滤策略，以从rna数据集中准确筛选出定位于细胞核或细胞质的rna。
8、进一步地，对lncrna和mrna数据集进行预处理时，设定lncrna统一长度为3000个核苷酸，mrna统一长度为6000个核苷酸。
9、进一步地，在特征提取阶段，采用预训练模型rna-fm对rna序列进行编码，以提取丰富的隐含信息；基础序列编码模块表示使用onehot、eiip和ncp三种编码方式来对rna序列进行编码。
10、进一步地，在textcnn-senet模块中，在textcnn模块的卷积层和最大池化层之间插入了senet模块，以自适应地调整特征通道的权重，从而进一步捕捉重要的特征信息。
11、进一步地，lightning attention transformer模块采用lightning attention-2来有效处理长序列数据，此架构针对于rna亚细胞定位的预测任务，通过编码器层的堆叠以捕捉序列的特性。
12、进一步地，所述se-textcnn为在textcnn中集成senet以增强模型的特征提取和表示能力。
13、本专利技术具有以下有益效果：
14、本专利技术提供了一种基于改进transformer架构的深度学习模型——latnet，本专利技术的方法对lncrna和mrna数据集进行预处理，运用多种过滤策略筛选并清洗数据，保证了输入数据的质量。并且采用了one-hot编码、eiip编码、ncp编码、位置编码及rna-fm五种编码，可综合序列物理化学属性和rna-fm模型通过自监督学习得到深层次特征。在训练网络框架上，设计了一种双路并行结构，一路采用基于rna-fm模型提取特征，另一路处理基础序列特征；并通过改进注意力机制的tramsformer和se-textcnn结构相结合，有效增强了对长序列的处理能力和对关键特征的识别，有效提高了rna亚细胞定位的预测精度。latnet在lncrna和mrna数据集上的表现超越了多个现有的预测方法，特别是在accuracy、mcc和f1-score等评价指标上取得了显著提升。此外，模型在snorna、snrna、circrna和cirna等其他类型的rna数据集上也展现了鲁棒的泛化性能。此外，本申请进一步分析了latnet模型的关键特征，揭示了对rna亚细胞定位具有重要影响的核苷酸组合。这一发现不仅为理解rna的功能和调控机制提供了新的视角，也为未来的生物学研究和应用提供了宝贵的信息。
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1.一种基于改进Transformer和SE-TextCNN的RNA亚细胞定位预测方法，其特征在于：包括以下部分：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进Transformer和SE-TextCNN的RNA亚细胞定位预测方法，其特征在于：所述LncRNA数据集包括LncATLAS、CeFra-seq和APEX-Seq，所述mRNA数据集的数据源自CeFra-seq和APEX-Seq；通过采取多种过滤策略，以从RNA数据集中准确筛选出定位于细胞核或细胞质的RNA。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进Transformer和SE-TextCNN的RNA亚细胞定位预测方法，其特征在于：对LncRNA和mRNA数据集进行预处理时，设定LncRNA统一长度为3000个核苷酸，mRNA统一长度为6000个核苷酸。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进Transformer和SE-TextCNN的RNA亚细胞定位预测方法，其特征在于：在特征提取阶段，采用预训练模型RNA-FM对RNA序列进行编码，以提取丰富的隐含信息；基础序列编码模块表示使用Onehot、E
5.根据权利要求1所述的一种基于改进Transformer和SE-TextCNN的RNA亚细胞定位预测方法，其特征在于：在TextCNN-SEnet模块中，在TextCNN模块的卷积层和最大池化层之间插入了SEnet模块，以自适应地调整特征通道的权重，从而进一步捕捉重要的特征信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于改进Transformer和SE-TextCNN的RNA亚细胞定位预测方法，其特征在于：Lightning Attention Transformer模块采用Lightning Attention-2来有效处理长序列数据，此架构针对于RNA亚细胞定位的预测任务，通过编码器层的堆叠以捕捉序列的特性。
7.根据权利要求1所述的一种基于改进Transformer和SE-TextCNN的RNA亚细胞定位预测方法，其特征在于：所述SE-TextCNN为在TextCNN中集成SENet以增强模型的特征提取和表示能力。
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进transformer和se-textcnn的rna亚细胞定位预测方法，其特征在于：包括以下部分：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进transformer和se-textcnn的rna亚细胞定位预测方法，其特征在于：所述lncrna数据集包括lncatlas、cefra-seq和apex-seq，所述mrna数据集的数据源自cefra-seq和apex-seq；通过采取多种过滤策略，以从rna数据集中准确筛选出定位于细胞核或细胞质的rna。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进transformer和se-textcnn的rna亚细胞定位预测方法，其特征在于：对lncrna和mrna数据集进行预处理时，设定lncrna统一长度为3000个核苷酸，mrna统一长度为6000个核苷酸。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进transformer和se-textcnn的rna亚细胞定位预测方法，其特征在于：在特征提取阶段，采用预训练模型rna-fm对rna序列进行编码，以提取丰富的隐含信息；...
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