[发明专利]一种基于深度学习的CRISPR脱靶效应预测方法有效
| 申请号： | 202010030316.0 | 申请日： | 2020-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN111261223B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 彭绍亮;陈东;舒文杰;李肯立;骆嘉伟;刘云浩;刘凡;刘阳辉;刘浩 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16B30/00;G16B40/00 |
| 代理公司： | 国防科技大学专利服务中心 43202 | 代理人： | 王文惠 |
| 地址： | 410012 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明属于生物信息学领域，公开了一种基于深度学习的CRISPR脱靶效应预测方法，通过使用BERT模型对人类基因组进行信息的抽取，有效地利用基因组的先验信息，并对数据进行有效地加强，最后将获取到的特征输入到LightGBM方法中进行训练预测，本发明解决了数据量少和数据不平衡的问题，并实现了对CRISPR脱靶效应的有效预测，具有十分重要的推广应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 crispr 脱靶 效应 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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