[发明专利]基于深度神经网络的变体分类器在审
| 申请号： | 201980003278.5 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN110832597A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | A·怀斯;K·M·克鲁雅克 | 申请（专利权）人： | 因美纳有限公司 |
| 主分类号： | G16B40/20 | 分类号： | G16B40/20;G16B20/20 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 我们介绍了一种使用深度神经网络预测给定变体是否为体细胞变体或种系变体的变体分类器。所述模型具有两个深度神经网络：一个卷积神经网络(CNN)和一个全连接神经网络(FCNN)以及两个输入：一个具有变体的DNA序列和一组与变体相关的元数据特征。元数据特征表示变体的突变特征、读长映射统计资料及发生频率。CNN处理DNA序列并生成中间卷积特征。特征序列来源于将元数据特征与中间卷积特征进行连接。FCNN处理特征序列并产生变体为体细胞变体、种系变体或噪声变体的概率。迁移学习策略用于在两个突变数据集上对模型进行训练。结果确立了基于传统分类器的模型的优势和优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 变体 分类 | ||
【主权项】：
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