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基于改进生成式对抗网络的编码DNA分子识别

Encoded DNA Molecules Identification Based on the Improved Generative Adversarial Network

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纳米孔道单分子检测技术通过在纳米孔道中捕获分子穿过时产生的离子流变化信号来研究单个分子的信息.然而,由于纳米孔道对不同分子的捕获率不同,因此采集到的单分子数据集不平衡,进而影响分子识别的准确率.本文基于编码DNA分子的阻断事件,构建以深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)为基本框架的模型,实现少数类样本的扩充,从而达到纳米孔道数据集的平衡处理,并采用QuipuNet对平衡前后的数据集进行训练和识别.结果表明,采用DCGAN平衡数据集后,训练后的QuipuNet对部分"100"编码分子的识别准确率提升了14％,且平均识别准确率均高于其他扩充数据集的方法,验证了采用DCGAN扩充编码DNA分子数据以平衡数据集可有效提高模型训练后对实际信号的识别准确率.

随学杰、王慧锋、颜秉勇

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华东理工大学 信息科学与工程学院,上海 200237

华东理工大学 化学与分子工程学院,上海 200237

深度卷积生成式对抗网络 QuipuNet 分类 纳米孔道数据分析 编码DNA分子

国家自然科学基金青年基金

51407078

2021

10.14135/j.cnki.1006-3080.20191216001

华东理工大学学报(自然科学版)
华东理工大学

华东理工大学学报(自然科学版)

CSCDCHSSCD北大核心
影响因子：0.289
ISSN：1006-3080
年,卷(期)：2021.47(2)
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