Protein Secondary Structure Prediction Using Cascaded Convolutional and Recurrent Neural Networks笔记

利用级联卷积和递归神经网络预测蛋白质二级结构  Abstract        蛋白质二级结构预测是生物信息学中的一个重要问题。受近期深度神经网络成功的启发，在本文中，我们提出了一种端到端深度网络，可以从集成的局部和全局上下文特征预测蛋白质二级结构。我们的深层架构利用具有不同内核大小的卷积神经网络来提取多尺度的本地上下文特征。此外，考虑到氨基酸序列中存在的长程依赖性，我们建立了一个双向神经网络，由

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