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基于深度学习网络的剪接位点及蛋白质相互作用预测方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
剪接是由于RNA剪切导致的基因表达调控现象，是生物中常见的一种遗传调控方式。通过剪接，一个基因可以产生多个不同的mRNA转录本，从而形成多个不同的蛋白质，这种巨大的基因功能多样化为生物复杂的生命现象提供了基础。目前剪接位点和蛋白质相互作用的预测方法通常有两种，一类是基于实验的方法，如RNA-Seq和CLIP，这是通过大量的实验数据进行数据挖掘来预测剪接位点和蛋白质相互作用信息的一种方法；另一类是基于计算的方法，如基于深度学习网络的方法。深度学习网络模型可以学习输入数据的特征，从而预测输出结果，该方法通常需要大量的训练数据和复杂的网络结构。
二、任务目的
本研究旨在建立一种基于深度学习网络的剪接位点及蛋白质相互作用预测方法，通过大量的实验数据进行训练，对剪接位点和蛋白质相互作用信息进行预测。该方法具有高效、准确、可重复性等优点，可以为后续基因表达调控相关的研究提供支持和参考价值。
三、任务内容
1.收集并预处理实验数据：从相关数据库中收集RNA-Seq和CLIP数据，对原始数据进行过滤、去噪、标准化等预处理，以便于后续数据分析和建模。
2.规划深度学习网络结构：针对该研究任务的数据特点和需求，设计卷积神经网络、循环神经网络和机器学习算法等深度学习模型，对模型的网络结构、超参数等进行优化。建立包括剪接位点预测模型和蛋白质相互作用模型的深度学习网络。
3.模型训练与验证：使用预处理后的数据集训练建立的深度学习网络，对训练中出现的问题进行调整和优化，并对模型进行验证和测试，评估模型的准确性和可靠性。
4.讨论与分析：探讨深度学习网络模型在该研究中的应用情况、优缺点，解释模型预测结果，分析有关剪接位点预测和蛋白质相互作用预测的有效性和适用范围，并开发可视化工具方便实际使用。
5.编写研究报告：根据研究结果编写报告，对研究过程和结果进行详细说明、讨论和总结，提出建议和改进措施。
四、任务计划
任务时限:一年
第一阶段（1-3月）
1.收集并预处理实验数据。
2.分析深度学习网络模型的训练和优化策略，包括网络层数、神经元结构、激活函数、迭代次数、学习速率等。
3.定义和规划深度学习网络结构，建立包括剪接位点预测模型和蛋白质相互作用模型的深度学习网络。
第二阶段（4-6月）
1.进行深度学习网络模型的实现和训练，采用预处理后的数据集对模型进行优化和测试。
2.评估模型准确性和可靠性，解决算法训练过程中出现的问题，并优化网络结构和算法参数，提高预测精度和效率。
3.准备数据和方法、拟定实验方案，提交任务中期进展报告。
第三阶段（7-9月）
1.以深度学习网络模型为基础，对模型的预测结果进行讨论和分析，对模型的优缺点进行总结和改进措施的提出。
2.开发可视化工具，对模型的预测结果进行实时显示和统计，方便实际应用。
3.大规模应用模型进行测试和验证，总结和反思研究工作，确定后续研究方向和重点。
4.完成验收论文的初稿，提交任务结题报告的中期进展报告。
第四阶段（10-12月）
1.进行研究报告的撰写和完成，提出论文所述方法的科研意义。
2.根据研究结果编写报告，对研究过程和结果进行详细说明、讨论和总结，提出建议和改进措施。
3.进行论文的修改和投稿，在学术期刊上发表论文。
4.提供研究成果研讨活动的实验数据和代码，并向科研人员和相关领域的研究者分享此次研究的结果。
五、任务条件
1.研究经费：该项目基础研究经费共计人民币100万元，用于购买设备、参加学术会议、文献阅读等相关费用，其中在研究过程中发生的实验和人工费用须在经费管理规定范围内报销。
2.研究设备：实验室配备了计算机、互联网设备、打印机等办公设备和相关软件应用环境，可供研究使用。
3.研究人员：为保证研究的顺利进行，任务需要两名博士后和两名硕士研究生参与，其他科研人员如需参与，请提前与申报单位联系。
4.学术支持：为保证论文质量，研究者可以邀请相应领域的专家进行指导和审核。
六、任务评估
1.剪接位点及蛋白质相互作用预测方法是否能够根据实验数据进行可靠预测？
2.深度学习网络模型是否能够有效的顶替现有的传统方法，达到优化预测的效果？
3.该研究结果是否能为相关领域的研究人员提供有价值的参考和支持？
七、参考文献
1.Jingetal.(2018).Predictingalternativesplicingoutcomesusingdeeplearning.BMCBioinformatics,19,1-18.
2.Xiangetal.(2018).Predictionofprotein-ligandbindingaffinitybyusing3DDNA-kernelbasedmachinelearningm