【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及编辑位点预测技术，特别是一种作物线粒体编辑位点预测方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、rna编辑是指由rna水平的核苷酸改变所引起密码子发生变化的一种预定修饰，通过核苷酸的替换、插入或删除而实现，是线粒体基因产生功能蛋白所必需的加工步骤，同时也是细胞核调控线粒体基因表达的重要方式之一，自20世纪首次被发现至今，rna编辑的机理研究一直受到高度关注。
2、c-to-u rna编辑是作物中最常见的类型。高效地、快速地、经济地鉴定c-to-u rna编辑位点仍是一个巨大的挑战。传统rna编辑位点鉴定实验流程复杂，步骤多，成本高，虽然结果较为准确，但是往往只能对编码区单个基因进行鉴定，事实上，非编码区也存在的rna编辑现象同样可以调控基因表达；其次，整个实验流程也会存在许多潜在的干扰，如pcr错误、snp和突变体的dna编辑干扰，以及不同类型细胞基因表达水平对转录本影响等，在鉴定时，需要使用一系列技术手段来减少错误结果的影响。
3、得益于机器学习的发展，为编辑位点高精度预测提供了新的研究思路。众多学者通过...
【技术保护点】
1.一种作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于，所述卷积神经网络训练过程中，学习率设置为0.001。
3.根据权利要求1所述的作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于，所述第一卷积层、第二卷积层尺寸设置为16～30。
4.根据权利要求1所述的作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于，所述正样本和所述负样本的数量相等。
5.根据权利要求1～4之一所述的作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于，步骤S1中：
6.根据权利要求5所述的作物线粒...
【技术特征摘要】
1.一种作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于，所述卷积神经网络训练过程中，学习率设置为0.001。
3.根据权利要求1所述的作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于，所述第一卷积层、第二卷积层尺寸设置为16～30。
4.根据权利要求1所述的作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于，所述正样本和所述负样本的数量相等。
5.根据权利要求1～4之一所述的作物线粒体编辑位点预测方法，其特征在于，步骤s1中：
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