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摘要： 针对生物实验识别关键蛋白质费时费力， 使用计算方法预测关键蛋白质无法有效整合生物信息的问题
， 提出一个深度学习框架. 首先利用网络拓扑结构、 基因表达数据和GO（gene ontology）注释数据构建加权蛋白质相互作用网络; 然后分别使用特征图网络和双向长短期记忆细胞从亚细胞
定位数据、（剩余20875字）
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基于特征图网络和多种生物信息预测关键蛋白质的深度学习框架
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