Fortgeschrittenes CNN mit Attention für DNA‑Sequenzklassifikation

In diesem praxisorientierten Tutorial wird ein hochmodernes Convolutional Neural Network (CNN) entwickelt, das DNA‑Sequenzen zuverlässig klassifiziert. Der Fokus liegt auf biologisch relevanten Aufgaben wie der Vorhersage von Promotoren, der Erkennung von Splice‑Siten und der Identifikation regulatorischer Elemente.

Der Ansatz kombiniert ein One‑Hot‑Encoding der Nukleotide, multi‑skalige Convolutional‑Schichten und ein Attention‑Modul. Durch die Mehrschichtigkeit werden Muster unterschiedlicher Länge erfasst, während die Attention‑Schicht die wichtigsten Sequenzstellen hervorhebt und so die Interpretierbarkeit des Modells erhöht.

Das Ergebnis ist ein leistungsfähiges, leicht verständliches Modell, das nicht nur hohe Genauigkeit liefert, sondern auch Einblicke in die biologischen Signale gibt, die zur Klassifikation beitragen. Dieses Tutorial bietet damit eine wertvolle Ressource für Bioinformatiker und Machine‑Learning‑Forscher, die DNA‑Sequenzdaten analysieren wollen.