一种基于深度学习的大肠杆菌启动子生成模型与表达量预测方法

本发明属于生物学技术和计算机技术领域，特别涉及一种基于深度学习的原核生物启动子生成模型与表达量预测方法。使用了深度学习生成启动子研究领域的基准数据集，保证了数据的可靠性。该数据使用differential RNA‑Seq技术进行启动子映射与表达量测定，保证了数据的全面性和丰富性。本发明的生成模型首次在启动子序列生成领域使用了自回归Transformer模型，并对生成启动子进行了系统的计算评估，为基于深度学习模型的启动子生成提供了新思路。