[发明专利]基因序列优化方法、装置及数据处理终端有效

专利信息
申请号: 201910286208.7 申请日: 2019-04-10
公开(公告)号: CN109979539B 公开(公告)日: 2020-10-02
发明(设计)人: 符红光;钟秀琴;梁晏宾;许阳;黄磊 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G16B30/00 分类号: G16B30/00
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 杨奇松
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 基因 序列 优化 方法 装置 数据处理 终端
【权利要求书】:

1.一种基因序列优化方法,其特征在于,应用于数据处理终端,所述方法包括:

获取待优化的密码子序列,得到与所述密码子序列对应的氨基酸序列;

将所述氨基酸序列导入至预先建立的优化模型进行优化,输出密码子盒序列,其中,所述密码子盒序列包含多组密码子盒,每组密码子盒对应至少一组密码子且对应于同一组密码子盒的密码子包含的密码元素相同;

针对所述密码子盒序列包含的各组密码子盒,根据所述密码子盒对应的密码子,以及所述密码子盒对应的氨基酸所对应的密码子,获得优化的密码子;

根据所述优化的密码子对所述待优化的密码子序列进行优化;

所述基因序列优化方法还包括预先建立优化模型的步骤,该步骤包括:

获取用于训练的训练密码子序列,得到所述训练密码子序列对应的训练氨基酸序列及训练密码子盒序列;

将所述训练氨基酸序列中的各氨基酸与所述训练密码子盒序列中的各组密码子盒建立关联关系,并将各氨基酸打上具有关联关系的密码子盒标签;

将标记后的训练氨基酸序列及训练密码子盒序列导入至预先构建的训练模型中进行训练,得到所述优化模型,其中,所述训练模型为加入条件随机场的双向长短期记忆模型;

所述优化模型包括BiLSTM输出层及CRF层,所述CRF层包含输出结果的约束条件,所述将所述氨基酸序列导入至预先建立的优化模型进行优化,输出密码子盒序列的步骤,包括:

将所述氨基酸序列导入至预先建立的优化模型中,通过所述优化模型中的BiLSTM输出层得到所述氨基酸序列中各氨基酸对应于不同密码子盒的概率值;

通过所述CRF层根据预先设定的约束条件对各氨基酸对应于不同密码子盒的概率值进行约束调整,得到调整后的各个氨基酸所对应的具有最大概率值的密码子盒,作为对应氨基酸的优化密码子盒;

输出由优化后的密码子盒构成的密码子盒序列。

2.根据权利要求1所述的基因序列优化方法,其特征在于,所述根据所述优化的密码子对所述待优化的密码子序列进行优化的步骤,包括:

获得所述优化的密码子所对应的氨基酸;

查找到所述待优化的密码子序列中与所述氨基酸对应的密码子;

利用所述优化的密码子替换查找到的所述密码子以对所述待优化的密码子序列进行优化。

3.根据权利要求1所述的基因序列优化方法,其特征在于,所述数据处理终端中预存有对应表,所述对应表中包含密码子与氨基酸之间的对应关系,所述得到所述密码子序列对应的氨基酸序列的步骤,包括:

查找预存的所述对应表,获得与所述密码子序列中各组密码子对应的氨基酸;

根据查找到的氨基酸组合形成与所述密码子序列对应的氨基酸序列。

4.根据权利要求1所述的基因序列优化方法,其特征在于,所述基因序列优化方法还包括预先建立密码子盒与密码子之间的对应关系的步骤,该步骤包括:

获取所有密码子及密码子盒,所述密码子为多组,所述密码子盒为多组;

获得各组密码子中的密码元素;

将具有相同密码元素的密码子按预设规则与多组密码子盒中的其中一组密码子盒进行关联。

5.根据权利要求4所述的基因序列优化方法,其特征在于,所述根据所述密码子盒对应的密码子,以及所述密码子盒对应的氨基酸所对应的密码子,获得优化的密码子的步骤,包括:

根据预先建立的密码子盒与密码子之间的对应关系,获得所述密码子盒对应的密码子,其中,与所述密码子盒对应的密码子为至少一组;

获得与所述密码子盒对应的氨基酸,并获得所述氨基酸所对应的密码子,其中,与所述氨基酸对应的密码子为至少一组;

查找出所述密码子盒对应的密码子以及所述氨基酸所对应的密码子中相同的密码子,作为优化的密码子。

6.根据权利要求4所述的基因序列优化方法,其特征在于,各组密码子中的密码元素包括含氮碱基A、T、G、C中的至少一种,且各组密码子中的密码元素的数量为三个。

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