基于生物序列顺式作用调控元件的在线预测网站构建方法

技术特征：
1.基于生物序列顺式作用调控元件的在线预测网站构建方法，其特征是：包括：（1）数据预处理：根据模型对输入数据文件进行预处理；（2）构建网站主体展现层：根据网站的具体应用场景和用户原型，进行各前端页面的ui设计；（3）构建网站主体服务交互层：通过java数据端与前端页面进行数据交互，并将用户提交的请求任务传递到perl计算端，利用struts2框架，将步骤（2）构建的前端页面与java数据端进行连接，将预处理的数据封装成json格式传递至perl计算端；同时，利用hibernate框架将java数据端的dao层变量与数据库字段进行映射，将java端数据库的活动连接进行封装，将数据模型转换成存储模型，进行数据持久化；（4）构建网站主体业务逻辑层：通过java数据端对前端页面提交的数据进行处理后，调用perl脚本，利用机器学习模型进行顺式作用调控元件的预测；采用分布式任务分发框架gearman进行任务调度，当接收到步骤（3）中java数据端传递过来的请求任务后，gearman将数据添加到任务池中，依次执行；当提交的请求任务数量超过worker值时，多出的任务进行等待区，直到执行中的某个任务结束时才开启计算；（5）构建网站主体持久层：当步骤（4）的业务逻辑层执行完成计算任务时，将预测结果写入mysql数据库中，为结果输出做准备；（6）输出预测结果：java数据端从数据库中获取数据，并在前端页面显示。2.根据权利要求1所述的在线预测网站构建方法，其特征是：步骤（1）所述数据文件包括fasta和fastq两种格式，用于存储dna、rna和蛋白质序列。3.根据权利要求1所述的在线预测网站构建方法，其特征是：步骤（2）所述前端页面的ui设计包括页面的整体风格、页面元素、操作控件以及用户指引等。

技术总结
本发明公开了一种基于生物序列顺式作用调控元件的在线预测网站构建方法，该方法适用于将针对生物序列进行机器学习训练所得模型构建成在线预测网站。随着人工智能技术的不断发展，机器学习算法蓬勃发展，并且成功地被应用于多个领域。特别地，在生物和医学研究领域中，研究人员构建了大量的预测模型以服务各类研究任务，如顺式作用调控元件、生物医学致病元件和蛋白质等的预测。尽管大量的预测模型已被成功构建出来，但对于经常利用计算机工作的相关从业人员而言，他们更关注如何能够将这些模型应用于实际工作。因此，将论文中的预测模型构建成为用户友好且简单易用的在线网站，能够极大提高模型的实际应用价值。够极大提高模型的实际应用价值。够极大提高模型的实际应用价值。


技术研发人员：张艳菊 王荣兴
受保护的技术使用者：桂林电子科技大学
技术研发日：2022.09.30
技术公布日：2023/1/31