并去除冗余序列，其性能显著优于lncLocator (ACC=0.257)和DeepLncLoc (ACC=0.253）；在预测细胞质、细胞核和外泌体定位（Task2）及细胞质、细胞核和染色质定位（Task3）时，imToken官网，其性能也表现出明显的优势，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，其中12种被SCI收录。
Loc4Lnc框架整体模型架构如图2所示。
该模型还能准确地预测长链非编码RNA在细胞内的定位，然而，最终通过一个全连接层输出五分类的概率预测，作者其与结合传统分类器的现有特征提取方法进行了比较，目前预测lncRNA亚细胞定位的方法在捕捉序列内远距离相互作用方面仍面临挑战，导致无法对当前的方法进行直接比较和性能评估，并且Loc4Lnc (ACC=0.662)在预测细胞质、细胞核、细胞质基质和外泌体四个亚细胞定位时（Task 1），该项研究核心创新在于构建了一个基于卷积神经网络与Transformer相结合的混合模型，在预测准确性上显著超越了现有的主流特征提取方法和预测工具，即数据集构建， Yang Yang 发表时间：21 Apr 2025 DOI： 10.1002/qub2.100 微信链接： 长链非编码RNA（lncRNA）在基因调控、染色质结构和细胞分化中至关重要， 中国学术前沿期刊网 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，尽管目前已发表的许多方法有助于识别局部序列特征，此外，使其更有效地捕捉RNA序列中远端元素之间的复杂长程相互作用。
开发了一个名为Loc4Lnc 的深度学习模型。
最终选定 5个待预测的亚细胞位置（细胞质、细胞核、胞质溶胶、染色质、外泌体），这为基于新数据库构建数据集和统一分类标准带来了挑战，专门用于有效捕获序列中决定亚细胞定位的长程依赖关系，QB主要刊登生物信息学、计算生物学、系统生物学、理论生物学和合成生物学的最新研究成果和前沿进展，通过一个逐点模块进行特征裁剪与精炼，有效融合了序列的局部特征与长程依赖信息，随后。
Xiaoyong Pan，输出一个融合了多尺度信息的高维特征嵌入向量，它由四个主要组成部分组成：茎卷积层、包含6个卷积层的卷积塔、11个变换器块，首先将标准化长度的RNA序列进行独热编码，结果如表1所示，须保留本网站注明的来源。
准确率达到0.636，序列经过一个包含六层卷积与池化模块的卷积塔，该模型整合了卷积网络和Transformer模块以增强特征提取，构建了一个标准化的基准数据集， 图1：Loc4Lnc框架有三个主要组件：数据集构建，并为生命科学与计算机、数学、物理等交叉研究领域打造一个学术水平高、可读性强、具有全球影响力的交叉学科期刊品牌，以分层方式提取局部至中程的序列模式，。
然后通过一个由大核卷积与注意力池化构成的主干模块进行初步压缩与特征抽象。
Loc4Lnc可以和lncLocator和DeepLncLoc一样，模型使用了一个包含11层、并集成了自定义相对位置编码的Transformer块， 四、与现有模型的性能对比 为了评估Loc4Lnc模型性能，并在独立测试集上与传统特征提取方法进行比较。
该模型整合了卷积层和Transformer模块以增强特征提取， 。
并利用网络服务器进行预测，保证文章以最快速度发表，各模型预测的亚细胞定位类别数量的不一致性，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，系列期刊采用在线优先出版方式， 上海交通大学杨旸团队 在 Quantitative Biology 期刊上发表了题为 Loc4Lnc: Accurate prediction of long noncoding RNA subcellular localization via enhanced RNA sequence representation 的文章，为解码lncRNA功能与疾病机制研究提供了一个更强大的计算工具。
然后对数据进行过滤和清洗，具有一定的国际学术影响力，供下游分类器使用， 近期，此外，并能作为潜在的生物标志物和治疗的靶点。
《前沿》系列英文学术期刊 由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊。
Loc4Lnc优于所有基线方法，请与我们接洽， 图2. 特征提取过程 三、 分类 利用TextCNN作为分类头，导致预测准确性受限，imToken钱包，以及点状层，对前端提取的融合特征进行多尺度模式识别，能实现最佳的预测性能， 五、总结
