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iHNHC-RsFPN:基于多特征和特征金字塔网络预测人类非组蛋白巴豆酰化位点
1
作者
魏欣
胡思亲
+1 位作者
涂建
Muhammad Akmal Remli
《中国生物化学与分子生物学报》
北大核心
2025年第10期1541-1551,共11页
人类非组蛋白赖氨酸巴豆酰化位点在生物学活动中发挥至关重要的作用。然而传统湿实验耗时耗力,使得计算预测方法在近年来备受欢迎。尽管赖氨酸巴豆酰化位点具有重要的生物学意义,但针对人类非组蛋白的相关研究较少。本文构建了一个残差...
人类非组蛋白赖氨酸巴豆酰化位点在生物学活动中发挥至关重要的作用。然而传统湿实验耗时耗力,使得计算预测方法在近年来备受欢迎。尽管赖氨酸巴豆酰化位点具有重要的生物学意义,但针对人类非组蛋白的相关研究较少。本文构建了一个残差金字塔网络(residual neural network,RsFPN),开发名为iHNHC-RsFPN的集成深度学习预测器。首先,采用3种特征提取方法从样本中提取特征;其次,针对不同特征类型分别构建基于RsFPN训练的弱分类器;最后,整合3个弱分类器构建最终的强分类器。独立测试集结果显示,iHNHC-RsFPN的灵敏性(Sn=0.8580)、特异性(Sp=0.7463)、准确性(Acc=0.7798)和马修斯相关系数(MCC=0.5586)等4个指标均表现优异。研究结果表明,与现有的预测器相比,iHNHC-RsFPN在人类非组蛋白巴豆酰化位点的预测精度上有了显著改进。此外,本文还创建了一个用户友好的网络服务器(http://www.lzzzlab.top/ihnc/),它无需复杂的公式计算,可直接为相关专家学者提供预测服务,助力其进一步研究。
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关键词
人类非组蛋白
巴豆酰化位点
深度学习
特征提取
集成学习
残差金字塔网络
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职称材料
基于卷积神经网络的线结构光高精度三维测量方法
被引量：
1
2
作者
叶涛
何威燃
+2 位作者
刘国鹏
欧阳煜
王斌
《仪器仪表学报》
北大核心
2025年第2期183-195,共13页
线结构光视觉三维测量技术因其高精度和非接触的三维重建优势而被广泛应用。然而,现有的线结构光三维测量方法在标定过程中往往面临较高的耦合性问题,且在复杂环境下,背景噪声和光照变化会严重干扰条纹的提取,导致结构光条纹中心定位精...
线结构光视觉三维测量技术因其高精度和非接触的三维重建优势而被广泛应用。然而,现有的线结构光三维测量方法在标定过程中往往面临较高的耦合性问题,且在复杂环境下,背景噪声和光照变化会严重干扰条纹的提取,导致结构光条纹中心定位精度下降,进而影响整体三维测量的精度和鲁棒性。针对上述问题,提出了一种基于卷积神经网络的鲁棒三维测量方法。首先,设计了一种创新性的残差U型块特征金字塔网络(RSU-FPN),旨在实现背景噪声的干扰抑制和结构光条纹区域中心的高精度鲁棒提取。其次,构建了一种新型的线结构光视觉传感器,并提出了一种分离式测量模型,成功将摄像机标定与光平面标定解耦,极大地提高了系统的灵活性与扩展性。通过这种解耦的标定方式,避免了传统标定方法中存在的耦合问题,使得整个测量系统更加高效且易于调整。实验结果表明,所提出的基于卷积神经网络的鲁棒三维测量方法,在复杂背景下能够实现结构光条纹中心的高精度提取,利用提取出的光条纹中心进行标定,其均方根误差分别为x方向0.005 mm、y方向0.009 mm以及z方向0.097 mm。并且,该方法在不同表面类型(如漫反射表面和光滑反射表面)上均能实现高精度的三维重建,验证了其在实际应用中的优越性和强大的鲁棒性。
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关键词
线结构光
三维测量
卷积神经
网络
残差
U型块特征
金字塔
网络
背景噪声抑制
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职称材料
题名
iHNHC-RsFPN:基于多特征和特征金字塔网络预测人类非组蛋白巴豆酰化位点
1
作者
魏欣
胡思亲
涂建
Muhammad Akmal Remli
机构
Institute for Artificial Intelligence and Big Data
江西服装学院商学院数理统计教研室
Faculty of Data Science and Computing
江西服装学院大数据学院数据科学教研室
出处
《中国生物化学与分子生物学报》
北大核心
2025年第10期1541-1551,共11页
基金
国家自然科学基金项目(No.61761023)
江西省自然科学基金项目(No.20202BABL202004)
江西省教育厅科研项目(No.GJJ2402711,GJJ2402712,No.GJJ2402708,No.GJJ2202813)资助。
文摘
人类非组蛋白赖氨酸巴豆酰化位点在生物学活动中发挥至关重要的作用。然而传统湿实验耗时耗力,使得计算预测方法在近年来备受欢迎。尽管赖氨酸巴豆酰化位点具有重要的生物学意义,但针对人类非组蛋白的相关研究较少。本文构建了一个残差金字塔网络(residual neural network,RsFPN),开发名为iHNHC-RsFPN的集成深度学习预测器。首先,采用3种特征提取方法从样本中提取特征;其次,针对不同特征类型分别构建基于RsFPN训练的弱分类器;最后,整合3个弱分类器构建最终的强分类器。独立测试集结果显示,iHNHC-RsFPN的灵敏性(Sn=0.8580)、特异性(Sp=0.7463)、准确性(Acc=0.7798)和马修斯相关系数(MCC=0.5586)等4个指标均表现优异。研究结果表明,与现有的预测器相比,iHNHC-RsFPN在人类非组蛋白巴豆酰化位点的预测精度上有了显著改进。此外,本文还创建了一个用户友好的网络服务器(http://www.lzzzlab.top/ihnc/),它无需复杂的公式计算,可直接为相关专家学者提供预测服务,助力其进一步研究。
关键词
人类非组蛋白
巴豆酰化位点
深度学习
特征提取
集成学习
残差金字塔网络
Keywords
human non-histone proteins
crotonylation site
deep learning
feature extraction
ensemble learning
residual neural network(RsFPN)
分类号
Q754 [生物学—分子生物学]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的线结构光高精度三维测量方法
被引量：
1
2
作者
叶涛
何威燃
刘国鹏
欧阳煜
王斌
机构
中国矿业大学(北京)机械与电气工程学院
中国煤炭科工集团太原研究院有限公司
中国民用航空总局第二研究所
出处
《仪器仪表学报》
北大核心
2025年第2期183-195,共13页
基金
国家自然科学基金项目(52374166)
北京市自然基金项目(L221018)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2024ZKPYZJD04)资助。
文摘
线结构光视觉三维测量技术因其高精度和非接触的三维重建优势而被广泛应用。然而,现有的线结构光三维测量方法在标定过程中往往面临较高的耦合性问题,且在复杂环境下,背景噪声和光照变化会严重干扰条纹的提取,导致结构光条纹中心定位精度下降,进而影响整体三维测量的精度和鲁棒性。针对上述问题,提出了一种基于卷积神经网络的鲁棒三维测量方法。首先,设计了一种创新性的残差U型块特征金字塔网络(RSU-FPN),旨在实现背景噪声的干扰抑制和结构光条纹区域中心的高精度鲁棒提取。其次,构建了一种新型的线结构光视觉传感器,并提出了一种分离式测量模型,成功将摄像机标定与光平面标定解耦,极大地提高了系统的灵活性与扩展性。通过这种解耦的标定方式,避免了传统标定方法中存在的耦合问题,使得整个测量系统更加高效且易于调整。实验结果表明,所提出的基于卷积神经网络的鲁棒三维测量方法,在复杂背景下能够实现结构光条纹中心的高精度提取,利用提取出的光条纹中心进行标定,其均方根误差分别为x方向0.005 mm、y方向0.009 mm以及z方向0.097 mm。并且,该方法在不同表面类型(如漫反射表面和光滑反射表面)上均能实现高精度的三维重建,验证了其在实际应用中的优越性和强大的鲁棒性。
关键词
线结构光
三维测量
卷积神经
网络
残差
U型块特征
金字塔
网络
背景噪声抑制
Keywords
line structured light
3D measurement
convolutional neural network
residual U-block feature pyramid network
background noise suppression
分类号
TH741 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
iHNHC-RsFPN:基于多特征和特征金字塔网络预测人类非组蛋白巴豆酰化位点
魏欣
胡思亲
涂建
Muhammad Akmal Remli
《中国生物化学与分子生物学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于卷积神经网络的线结构光高精度三维测量方法
叶涛
何威燃
刘国鹏
欧阳煜
王斌
《仪器仪表学报》
北大核心
2025
1
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职称材料
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