基于Attention Bi-LSTM模型构建蛋白质诱饵序列库

利用计算机技术在海量质谱数据中鉴定蛋白质序列是蛋白质组学研究最基本且重要的任务之一,诱饵序列库构建的好坏是蛋白质鉴定质量控制成功的关键之一。发展了基于注意力机制-双向长短期记忆神经网络(Attention Bi-LSTM)的诱饵序列构建方法,整体研究基于编码-解码框架,采用双向长短期记忆神经网络在解决传统循环神经网络梯度消失问题的同时,可以捕获前向后向更多依赖信息对处理序列数据更加有优势;引入注意力机制提高模型对目标序列库和诱饵序列库相关程度的关注度;并与目前常用的随机和反转算法进行比较。结果显示,基于Attention Bi-LSTM模型构建的诱饵序列库能满足理想诱饵序列库的各项特征要求;在不同大小实验数据集以及谱图、肽段、蛋白3个层面对比分析,显示构建的诱饵序列库与其他方法比具有更好的灵敏性。因此,Attention Bi-LSTM是一种很有潜力的诱饵序列库构建方法。     

DWZ富客户端框架下分页、排序技术研究

互联网信息技术的发展使得WEB应用程序逐步趋向快速、高效的数据交互和丰富、友好的用户界面方向发展.以DWZ框架为例分析富客户端框架在WEB系统开发应用中容易出现的问题,并提出相应的解决办法,从而使初学者走出误区,尽快熟悉和掌握.同时针对DWZ框架下GridePannel模块的数据分页、排序效果展示,与后端数据库的查询结果关联,高效数据查询输出等问题以实例形式进行详细阐述.提出以后端模板渲染技术为依托的前台数据展示方法,旨在将后端数据的查询、组合、统计、排序等操作以数组对象的形式进行输出,并在前端模板页面进行展示.从而实现DWZ富客户端框架下的分页、排序、综合信息查询等功能的设计和应用.