本发明一种非编码RNA的预测方法，属于生物信息学领域。
背景技术：
转录组主要由mRNA所组成，而高通量测序技术的发展和ENCODE项目为我们揭开了一个完全不同的世界。非编码RNA才是真正的主角。除了那些众所周知的RNA(如tRNA、rRNA)，许多不同类型的调控RNA也进入研究者的视线。
长链非编码RNA(lncRNA)是一类转录本长度超过200nt的RNA分子，它们不编码蛋白。lncRNA的表达受到发育调控，是组织和细胞特异的。相当一部分lncRNA只位于细胞核内。它们包含许多类型的转录本，在结构上类似mRNA，有时也转录成编码基因的反义转录本。lncRNA被认为执行了重要的调控功能，也与疾病发展息息相关。
技术实现要素：
本发明目的是提供一种非编码RNA功能预测方法，该非编码RNA功能预测方法通过使用公共数据库获取数据，使用深度卷积神经网络训练数据从而形成分类器，再对真实测序数据进行预测。
本发明是通过以下技术手段实现的：
本发明的非编码RNA功能预测方法，包括训练数据模块、深度卷积神经网络模块和测序数据模块。
进一步，所述训练数据模块从公共数据库中获取测序数据。
进一步，所述深度神经网络用于构建分类器。
进一步，所述测序数据来自于真实样本的测序结果。
本发明的有益效果：本发明的非编码RNA功能预测方法，可对真实样本的测序数据进行预测。
附图说明
图1是本发明非编码RNA功能预测方法的原理示意框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
如图1所示，本发明的非编码RNA功能预测方法，包括训练数据模块、深度卷积神经网络模块和测序数据模块。所述训练数据来自于公开数据库；所述深度卷积神经网络用于从训练数据中构建分类器；所述测序数据来自于真实样本的测序结果。本发明的非编码RNA功能预测方法，可对真实样本的测序数据进行预测。
本行业的技术人士应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是用于说明本发明的原理，在不脱离本发明原理和范围的前提下，本发明还可有各种变化和改进，这些变化和改进都属于要求保护的本发明范围内。