作者：李自臣; 田生伟; 刘江越; 高双印活性深度学习sae预测研究
摘要：帕金森病PD（Parkinson’s disease）是一种神经性系统疾病,多发于中老年人。目前,该病情的病因和发病机制尚不明确,但根据多国临床试验数据统计与分析,PINKs基因是影响整个PD发病的重要原因之一。针对该基因的活性结构数据进行研究,提出基于深度学习的深度信念网络（DBN）与稀疏自编码（SAE）预测方法。该算法能通过深层网络特征单元自动学习到适合分类器分类的高层非线性组合特征,并将这些高层次特征输入到分类器中进行数据分析。实验结果表明,DBN算法的平均预测精度较SVM与ANN分别提高了28.04%、18.84%;SAE算法的平均预测精度较SVM与ANN分别提高了23.51%、14.31%。所以,提出的基于深度学习的PINKs活性预测方法具有较高的预测精度和稳定性,与理论分布也较为相吻合,适用于该基因活性的研究与探讨。
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