基于深度学习的蛋白质功能预测系统实现

这是一篇关于深度学习,在线系统,蛋白质功能预测,生物信息的论文, 主要内容为蛋白质(Protein)是生物体各种生物过程的主要承担者,也是构成生命体的重要物质之一,通常由DNA翻译转录而成。人类基因组计划的提出促进了生物信息学及相关技术的发展,随着测序阶段的完成,当前的科学研究进入后基因组时代。当前生物数据规模不断增长,同时功能标签未知的蛋白质数量也不断增加,面对海量的蛋白质生物组学数据,亟需基于计算机技术的自动化大规模标注系统。利用机器学习、软件开发等手段,全面、自动、准确、便捷地分析蛋白质生物数据,不仅有利于人类理解蛋白质的理化特性,探索生命活动的底层原理,也为医学遗传、病理研究、药物研发、生物科学等研究领域提供成规模的数据支撑。因此,依托计算机技术的自动化蛋白质功能标签的预测是后基因组时代重要且基本的任务之一。蛋白质序列数据是通过测序技术获得的蛋白质氨基酸序列信息,是最基础的蛋白质生物组学数据。由于序列长度的跨度范围较大,通常氨基酸序列长度在几十到几千范围内变化,大量的氨基酸数据无法被完全利用,这为当前蛋白质功能预测带来了难点;同时蛋白质生物组学数据繁多,除去序列数据外还有蛋白质-蛋白质互作数据、蛋白质3D结构数据、蛋白质共表达数据等,且因为研究人员和研究热点的偏向性规模不均,根据需求如何合理选择蛋白质生物组学数据是一个问题;此外,如何整合多种模态的蛋白质生物数据并准确预测蛋白质功能标签也是当前研究的挑战。借助深度学习强大的特征提取能力,基于深度学习的自动化分析系统的设计与实现是解决上述问题的可选方案,通过搭载改进后的基于深度学习的蛋白质功能预测算法,实现在线蛋白质功能预测,为蛋白质功能预测提供了一项可行的自动化执行方案。因此,本文分析多种模态的蛋白质生物组学数据以及蛋白质功能标签范式(Gene Ontology),深入研究现有蛋白质功能预测算法,针对其不足,本文提出一个基于深度学习的融合蛋白质序列数据和蛋白质互作网络数据的功能标签预测模型,随后本文设计并实现一个基于该算法模型的在线预测平台。本文主要工作包括:(1)针对现有蛋白质功能预测算法存在的不足,本文提出一种基于深度学习整合序列信息和互作数据的蛋白质功能预测算法(Protein Function Prediction by Fusing Sequence and Interaction Data Using Graph Attention Mechanism,Deep GAGO)。多数现有蛋白质功能预测算法使用卷积神经网络处理蛋白质序列数据,对序列数据进行裁剪增补以适配卷积神经网络的输入,这种裁剪损失了宝贵的训练数据,增补则增加了网络学习负担,针对这一问题,Deep GAGO算法引入金字塔池化适配任何长度的序列输入;其次,蛋白质序列会经过盘曲折叠形成空间结构,多数现有算法没有考虑空间变换时序列局部的重新组合,针对这一问题,Deep GAGO算法引入扩张卷积扩大网络感受野,增加拟合效果;此外,多数现有算法直接拼接多种数据表示向量,增大了分类器输入的维度并且没有去掉冗余特征信息,针对这一问题,Deep GAGO算法引入基于注意力机制的图神经网络,整合蛋白质序列数据和相互作用信息。最后,本文设计规范的对比实验和消融实验,在CAFA数据集上验证Deep GAGO算法的有效性,实验结果证明本文提出的模型表现更好。(2)设计并实现搭载深度学习算法的在线预测系统。系统采用微服务架构实现,前端使用VUE框架和Nuxt等技术,后端使用Gin框架,算法采用Py Torch编写并使用Flask框架提供服务,系统整体使用Docker进行部署。系统包含了用户管理、在线预测、组学数据库、可视化等功能。系统实现后进行必要的系统功能测试和性能测试,测试结果证明系统功能完善,运行稳定,性能达标。综上,本文针对自动化蛋白质功能预测的问题,分析并改进基于深度学习的蛋白质功能预测算法,基于改进的算法设计并实现搭载算法模型的自动化在线预测平台,从而提升研究人员对蛋白质功能标签分析的效率,实现便捷的蛋白质功能自动化分析。

基于深度学习的蛋白质功能预测系统实现

这是一篇关于深度学习,在线系统,蛋白质功能预测,生物信息的论文, 主要内容为蛋白质(Protein)是生物体各种生物过程的主要承担者,也是构成生命体的重要物质之一,通常由DNA翻译转录而成。人类基因组计划的提出促进了生物信息学及相关技术的发展,随着测序阶段的完成,当前的科学研究进入后基因组时代。当前生物数据规模不断增长,同时功能标签未知的蛋白质数量也不断增加,面对海量的蛋白质生物组学数据,亟需基于计算机技术的自动化大规模标注系统。利用机器学习、软件开发等手段,全面、自动、准确、便捷地分析蛋白质生物数据,不仅有利于人类理解蛋白质的理化特性,探索生命活动的底层原理,也为医学遗传、病理研究、药物研发、生物科学等研究领域提供成规模的数据支撑。因此,依托计算机技术的自动化蛋白质功能标签的预测是后基因组时代重要且基本的任务之一。蛋白质序列数据是通过测序技术获得的蛋白质氨基酸序列信息,是最基础的蛋白质生物组学数据。由于序列长度的跨度范围较大,通常氨基酸序列长度在几十到几千范围内变化,大量的氨基酸数据无法被完全利用,这为当前蛋白质功能预测带来了难点;同时蛋白质生物组学数据繁多,除去序列数据外还有蛋白质-蛋白质互作数据、蛋白质3D结构数据、蛋白质共表达数据等,且因为研究人员和研究热点的偏向性规模不均,根据需求如何合理选择蛋白质生物组学数据是一个问题;此外,如何整合多种模态的蛋白质生物数据并准确预测蛋白质功能标签也是当前研究的挑战。借助深度学习强大的特征提取能力,基于深度学习的自动化分析系统的设计与实现是解决上述问题的可选方案,通过搭载改进后的基于深度学习的蛋白质功能预测算法,实现在线蛋白质功能预测,为蛋白质功能预测提供了一项可行的自动化执行方案。因此,本文分析多种模态的蛋白质生物组学数据以及蛋白质功能标签范式(Gene Ontology),深入研究现有蛋白质功能预测算法,针对其不足,本文提出一个基于深度学习的融合蛋白质序列数据和蛋白质互作网络数据的功能标签预测模型,随后本文设计并实现一个基于该算法模型的在线预测平台。本文主要工作包括:(1)针对现有蛋白质功能预测算法存在的不足,本文提出一种基于深度学习整合序列信息和互作数据的蛋白质功能预测算法(Protein Function Prediction by Fusing Sequence and Interaction Data Using Graph Attention Mechanism,Deep GAGO)。多数现有蛋白质功能预测算法使用卷积神经网络处理蛋白质序列数据,对序列数据进行裁剪增补以适配卷积神经网络的输入,这种裁剪损失了宝贵的训练数据,增补则增加了网络学习负担,针对这一问题,Deep GAGO算法引入金字塔池化适配任何长度的序列输入;其次,蛋白质序列会经过盘曲折叠形成空间结构,多数现有算法没有考虑空间变换时序列局部的重新组合,针对这一问题,Deep GAGO算法引入扩张卷积扩大网络感受野,增加拟合效果;此外,多数现有算法直接拼接多种数据表示向量,增大了分类器输入的维度并且没有去掉冗余特征信息,针对这一问题,Deep GAGO算法引入基于注意力机制的图神经网络,整合蛋白质序列数据和相互作用信息。最后,本文设计规范的对比实验和消融实验,在CAFA数据集上验证Deep GAGO算法的有效性,实验结果证明本文提出的模型表现更好。(2)设计并实现搭载深度学习算法的在线预测系统。系统采用微服务架构实现,前端使用VUE框架和Nuxt等技术,后端使用Gin框架,算法采用Py Torch编写并使用Flask框架提供服务,系统整体使用Docker进行部署。系统包含了用户管理、在线预测、组学数据库、可视化等功能。系统实现后进行必要的系统功能测试和性能测试,测试结果证明系统功能完善,运行稳定,性能达标。综上,本文针对自动化蛋白质功能预测的问题,分析并改进基于深度学习的蛋白质功能预测算法,基于改进的算法设计并实现搭载算法模型的自动化在线预测平台,从而提升研究人员对蛋白质功能标签分析的效率,实现便捷的蛋白质功能自动化分析。

企业在线系统的备份和恢复模块的设计与实现

这是一篇关于在线系统,数据库,备份,恢复的论文, 主要内容为企业系统的灾难恢复是信息和网络领域的一个十分重要的研究课题?灾难恢复技术是保护企业系统中有价值的信息的重要的手段,保证系统发生故障后仍可恢复到正常状态来继续工作?而远程的在线备份模式是一种高可用可复制的数据备份和恢复技术实现,远程在线备份系统在系统故障发生时可以实现了系统持续的可用性?远程备份技术实现是企业系统灾难恢复的一种十分重要方法?设计一个适合企业在线系统的备份和恢复系统是很有实际的工程意义和市场价值的? 本论文主要是作者在公司实习时开发的一套在线系统备份和恢复模块过程中,总结工作中的一些学习经历和感触而编写的?在模块开发过程中,大量使用Java开发领域中的SpringǐJDBCǐJetty和Derby等众多开源技术?实现了可选择备份服务,任务计划设置,多服务备份判断ǐ工作进度显示等十分方便用户的功能?最后产品应用到实际的产品中,具有良好的用户体验和不错的性能,深得用户好评?

企业在线系统的备份和恢复模块的设计与实现

这是一篇关于在线系统,数据库,备份,恢复的论文, 主要内容为企业系统的灾难恢复是信息和网络领域的一个十分重要的研究课题?灾难恢复技术是保护企业系统中有价值的信息的重要的手段,保证系统发生故障后仍可恢复到正常状态来继续工作?而远程的在线备份模式是一种高可用可复制的数据备份和恢复技术实现,远程在线备份系统在系统故障发生时可以实现了系统持续的可用性?远程备份技术实现是企业系统灾难恢复的一种十分重要方法?设计一个适合企业在线系统的备份和恢复系统是很有实际的工程意义和市场价值的? 本论文主要是作者在公司实习时开发的一套在线系统备份和恢复模块过程中,总结工作中的一些学习经历和感触而编写的?在模块开发过程中,大量使用Java开发领域中的SpringǐJDBCǐJetty和Derby等众多开源技术?实现了可选择备份服务,任务计划设置,多服务备份判断ǐ工作进度显示等十分方便用户的功能?最后产品应用到实际的产品中,具有良好的用户体验和不错的性能,深得用户好评?

基于公理模糊集的集成学习决策树模型研究

这是一篇关于机器学习,公理模糊集理论,集成学习,决策树,在线系统的论文, 主要内容为随着智能化时代的到来和大数据处理技术的发展,数据信息已经不仅仅是一种消息概念,而是一种无形的宝贵价值财富。时代浪潮不断向前推进,数据挖掘技术已在社会各领域中扮演了不可替代的角色,在金融分析、医疗诊断、军事设备等领域发挥着重要作用。数据挖掘算法中的决策树算法原理清晰简单,分类性能稳定,分类结果精度高,对于不同类型数据都有很好的适应性。但是一般的决策树方法无法给出人类容易理解的分类解释,所以往往导致明白分类结果却无法给出相应可解释的描述;此外,单一的决策树由于数据的随机性或不平衡性可能会产生分类准确率极低的现象。公理模糊集理论可以通过代数运算和逻辑组合将数据背后所蕴含的规则使用模糊集灵活的表示出来;集成学习算法通过多个学习器高效的集成算法,在给出的各自分类结果后,最终经过集成算法汇总得出结果,性能更加稳定且准确率有所提高。本文结合公理模糊集和集成学习算法,提出一种基于公理模糊集的集成学习决策树模型,改进了决策树分类器的节点分裂指标,提出加权模糊信息增益率,对于不同属性信息分布不均匀的数据分类效果有很大提升;对公理模糊集理论的AFS结构进行改进,增加位图存储结构,的提升了算法的效率;结合公理模糊集框架,对于每个类别都给出恰当的模糊描述,使分类器具备很好的解释性,人们可以直观地理解背后含义;结合Adaboost集成学习模型,对数据进行属性约减,构造集成决策树模型,提升了分类的准确率。将所提出的算法模型在UCI数据集上与同其他经典的分类算法做了交叉验证的对比实验,实验结果表明本文的算法模型在多数的数据集上有着更高的准确率,说明了本文模型的有效性。此外,通过前后端分离技术搭建了基于Vue和Spring Boot框架的网络在线分类系统,可以便捷高效地通过网络使用该系统对数据进行分析。

基于深度学习的蛋白质功能预测系统实现

这是一篇关于深度学习,在线系统,蛋白质功能预测,生物信息的论文, 主要内容为蛋白质(Protein)是生物体各种生物过程的主要承担者,也是构成生命体的重要物质之一,通常由DNA翻译转录而成。人类基因组计划的提出促进了生物信息学及相关技术的发展,随着测序阶段的完成,当前的科学研究进入后基因组时代。当前生物数据规模不断增长,同时功能标签未知的蛋白质数量也不断增加,面对海量的蛋白质生物组学数据,亟需基于计算机技术的自动化大规模标注系统。利用机器学习、软件开发等手段,全面、自动、准确、便捷地分析蛋白质生物数据,不仅有利于人类理解蛋白质的理化特性,探索生命活动的底层原理,也为医学遗传、病理研究、药物研发、生物科学等研究领域提供成规模的数据支撑。因此,依托计算机技术的自动化蛋白质功能标签的预测是后基因组时代重要且基本的任务之一。蛋白质序列数据是通过测序技术获得的蛋白质氨基酸序列信息,是最基础的蛋白质生物组学数据。由于序列长度的跨度范围较大,通常氨基酸序列长度在几十到几千范围内变化,大量的氨基酸数据无法被完全利用,这为当前蛋白质功能预测带来了难点;同时蛋白质生物组学数据繁多,除去序列数据外还有蛋白质-蛋白质互作数据、蛋白质3D结构数据、蛋白质共表达数据等,且因为研究人员和研究热点的偏向性规模不均,根据需求如何合理选择蛋白质生物组学数据是一个问题;此外,如何整合多种模态的蛋白质生物数据并准确预测蛋白质功能标签也是当前研究的挑战。借助深度学习强大的特征提取能力,基于深度学习的自动化分析系统的设计与实现是解决上述问题的可选方案,通过搭载改进后的基于深度学习的蛋白质功能预测算法,实现在线蛋白质功能预测,为蛋白质功能预测提供了一项可行的自动化执行方案。因此,本文分析多种模态的蛋白质生物组学数据以及蛋白质功能标签范式(Gene Ontology),深入研究现有蛋白质功能预测算法,针对其不足,本文提出一个基于深度学习的融合蛋白质序列数据和蛋白质互作网络数据的功能标签预测模型,随后本文设计并实现一个基于该算法模型的在线预测平台。本文主要工作包括:(1)针对现有蛋白质功能预测算法存在的不足,本文提出一种基于深度学习整合序列信息和互作数据的蛋白质功能预测算法(Protein Function Prediction by Fusing Sequence and Interaction Data Using Graph Attention Mechanism,Deep GAGO)。多数现有蛋白质功能预测算法使用卷积神经网络处理蛋白质序列数据,对序列数据进行裁剪增补以适配卷积神经网络的输入,这种裁剪损失了宝贵的训练数据,增补则增加了网络学习负担,针对这一问题,Deep GAGO算法引入金字塔池化适配任何长度的序列输入;其次,蛋白质序列会经过盘曲折叠形成空间结构,多数现有算法没有考虑空间变换时序列局部的重新组合,针对这一问题,Deep GAGO算法引入扩张卷积扩大网络感受野,增加拟合效果;此外,多数现有算法直接拼接多种数据表示向量,增大了分类器输入的维度并且没有去掉冗余特征信息,针对这一问题,Deep GAGO算法引入基于注意力机制的图神经网络,整合蛋白质序列数据和相互作用信息。最后,本文设计规范的对比实验和消融实验,在CAFA数据集上验证Deep GAGO算法的有效性,实验结果证明本文提出的模型表现更好。(2)设计并实现搭载深度学习算法的在线预测系统。系统采用微服务架构实现,前端使用VUE框架和Nuxt等技术,后端使用Gin框架,算法采用Py Torch编写并使用Flask框架提供服务,系统整体使用Docker进行部署。系统包含了用户管理、在线预测、组学数据库、可视化等功能。系统实现后进行必要的系统功能测试和性能测试,测试结果证明系统功能完善,运行稳定,性能达标。综上,本文针对自动化蛋白质功能预测的问题,分析并改进基于深度学习的蛋白质功能预测算法,基于改进的算法设计并实现搭载算法模型的自动化在线预测平台,从而提升研究人员对蛋白质功能标签分析的效率,实现便捷的蛋白质功能自动化分析。

基于公理模糊集的集成学习决策树模型研究

这是一篇关于机器学习,公理模糊集理论,集成学习,决策树,在线系统的论文, 主要内容为随着智能化时代的到来和大数据处理技术的发展,数据信息已经不仅仅是一种消息概念,而是一种无形的宝贵价值财富。时代浪潮不断向前推进,数据挖掘技术已在社会各领域中扮演了不可替代的角色,在金融分析、医疗诊断、军事设备等领域发挥着重要作用。数据挖掘算法中的决策树算法原理清晰简单,分类性能稳定,分类结果精度高,对于不同类型数据都有很好的适应性。但是一般的决策树方法无法给出人类容易理解的分类解释,所以往往导致明白分类结果却无法给出相应可解释的描述;此外,单一的决策树由于数据的随机性或不平衡性可能会产生分类准确率极低的现象。公理模糊集理论可以通过代数运算和逻辑组合将数据背后所蕴含的规则使用模糊集灵活的表示出来;集成学习算法通过多个学习器高效的集成算法,在给出的各自分类结果后,最终经过集成算法汇总得出结果,性能更加稳定且准确率有所提高。本文结合公理模糊集和集成学习算法,提出一种基于公理模糊集的集成学习决策树模型,改进了决策树分类器的节点分裂指标,提出加权模糊信息增益率,对于不同属性信息分布不均匀的数据分类效果有很大提升;对公理模糊集理论的AFS结构进行改进,增加位图存储结构,的提升了算法的效率;结合公理模糊集框架,对于每个类别都给出恰当的模糊描述,使分类器具备很好的解释性,人们可以直观地理解背后含义;结合Adaboost集成学习模型,对数据进行属性约减,构造集成决策树模型,提升了分类的准确率。将所提出的算法模型在UCI数据集上与同其他经典的分类算法做了交叉验证的对比实验,实验结果表明本文的算法模型在多数的数据集上有着更高的准确率,说明了本文模型的有效性。此外,通过前后端分离技术搭建了基于Vue和Spring Boot框架的网络在线分类系统,可以便捷高效地通过网络使用该系统对数据进行分析。

基于公理模糊集的集成学习决策树模型研究

这是一篇关于机器学习,公理模糊集理论,集成学习,决策树,在线系统的论文, 主要内容为随着智能化时代的到来和大数据处理技术的发展,数据信息已经不仅仅是一种消息概念,而是一种无形的宝贵价值财富。时代浪潮不断向前推进,数据挖掘技术已在社会各领域中扮演了不可替代的角色,在金融分析、医疗诊断、军事设备等领域发挥着重要作用。数据挖掘算法中的决策树算法原理清晰简单,分类性能稳定,分类结果精度高,对于不同类型数据都有很好的适应性。但是一般的决策树方法无法给出人类容易理解的分类解释,所以往往导致明白分类结果却无法给出相应可解释的描述;此外,单一的决策树由于数据的随机性或不平衡性可能会产生分类准确率极低的现象。公理模糊集理论可以通过代数运算和逻辑组合将数据背后所蕴含的规则使用模糊集灵活的表示出来;集成学习算法通过多个学习器高效的集成算法,在给出的各自分类结果后,最终经过集成算法汇总得出结果,性能更加稳定且准确率有所提高。本文结合公理模糊集和集成学习算法,提出一种基于公理模糊集的集成学习决策树模型,改进了决策树分类器的节点分裂指标,提出加权模糊信息增益率,对于不同属性信息分布不均匀的数据分类效果有很大提升;对公理模糊集理论的AFS结构进行改进,增加位图存储结构,的提升了算法的效率;结合公理模糊集框架,对于每个类别都给出恰当的模糊描述,使分类器具备很好的解释性,人们可以直观地理解背后含义;结合Adaboost集成学习模型,对数据进行属性约减,构造集成决策树模型,提升了分类的准确率。将所提出的算法模型在UCI数据集上与同其他经典的分类算法做了交叉验证的对比实验,实验结果表明本文的算法模型在多数的数据集上有着更高的准确率,说明了本文模型的有效性。此外,通过前后端分离技术搭建了基于Vue和Spring Boot框架的网络在线分类系统,可以便捷高效地通过网络使用该系统对数据进行分析。

基于公理模糊集的集成学习决策树模型研究

这是一篇关于机器学习,公理模糊集理论,集成学习,决策树,在线系统的论文, 主要内容为随着智能化时代的到来和大数据处理技术的发展,数据信息已经不仅仅是一种消息概念,而是一种无形的宝贵价值财富。时代浪潮不断向前推进,数据挖掘技术已在社会各领域中扮演了不可替代的角色,在金融分析、医疗诊断、军事设备等领域发挥着重要作用。数据挖掘算法中的决策树算法原理清晰简单,分类性能稳定,分类结果精度高,对于不同类型数据都有很好的适应性。但是一般的决策树方法无法给出人类容易理解的分类解释,所以往往导致明白分类结果却无法给出相应可解释的描述;此外,单一的决策树由于数据的随机性或不平衡性可能会产生分类准确率极低的现象。公理模糊集理论可以通过代数运算和逻辑组合将数据背后所蕴含的规则使用模糊集灵活的表示出来;集成学习算法通过多个学习器高效的集成算法,在给出的各自分类结果后,最终经过集成算法汇总得出结果,性能更加稳定且准确率有所提高。本文结合公理模糊集和集成学习算法,提出一种基于公理模糊集的集成学习决策树模型,改进了决策树分类器的节点分裂指标,提出加权模糊信息增益率,对于不同属性信息分布不均匀的数据分类效果有很大提升;对公理模糊集理论的AFS结构进行改进,增加位图存储结构,的提升了算法的效率;结合公理模糊集框架,对于每个类别都给出恰当的模糊描述,使分类器具备很好的解释性,人们可以直观地理解背后含义;结合Adaboost集成学习模型,对数据进行属性约减,构造集成决策树模型,提升了分类的准确率。将所提出的算法模型在UCI数据集上与同其他经典的分类算法做了交叉验证的对比实验,实验结果表明本文的算法模型在多数的数据集上有着更高的准确率,说明了本文模型的有效性。此外,通过前后端分离技术搭建了基于Vue和Spring Boot框架的网络在线分类系统,可以便捷高效地通过网络使用该系统对数据进行分析。