机构名称：
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动机：超过25年，基于学习的真核基因预测因子是由隐藏的马尔可夫模型（HMM）驱动的，这些模型（HMMS）直接输入了DNA序列。最近，Holst等。与他们的程序直升机一起证明，可以通过将深度学习层与单独的HMM后处理器相结合，可以改善Ab Insi算真核基因预测的准确性。结果：我们提出了Tiberius，这是一种新型的基于深度学习的Ab Initio基因预测因子，端到端将卷积和长期的短期记忆层与可区分的HMM层整合在一起。Tiberius使用自定义基因预测损失，并接受了哺乳动物基因组预测的培训，并对人类和两个基因组进行了评估。它显着胜过现有的从头算法，在人类基因组的基因水平下达到62％的F1分数，而下一个最佳AB始于方法的F1得分为21％。在从头模式下，提比略（Tiberius）预测了三个人类基因中两个的外显子内结构，而没有误差。非常明显，即使是Tiberius的Ab从头算精度也匹配Braker3的原始精度，Braker3使用RNA-Seq数据和蛋白质数据库。Tiberius高度平行的模型是最新的基因预测方法，在2小时内处理人类基因组。可用性和实施：https：//github.com/gaius-augustus/tiberius contact：{lars.gabriel，mario.stanke}@uni-greifswald.de
端到端的深度学习，具有基因预测的HMM
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