[发明专利]一种机器学习模型高通量分析乙型肝炎病毒基因组RT/S区序列特征预测肝癌风险的方法在审
| 申请号： | 202010411458.1 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111613324A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 高春芳;王颖;陈世鹏;朱山风;张子寒 | 申请（专利权）人： | 高春芳 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16B40/00;G16B30/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200438 上海市杨*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种机器学习模型高通量分析乙型肝炎病毒基因组RT/S区序列特征预测肝癌风险的方法，属于基因组序列计算技术领域。本发明选用相应的特征计算方法完成HBV基因组RT/S区序列特征矩阵的构建；再采用机器学习模型对数据集进行训练，最后进行是否罹患肝癌风险概率预测。本发明基于人工智能方法，将一系列特征算法应用在HBV基因组RT/S区序列数据处理领域的机器学习模型训练的学习上，解决将高维基因组数据测序信号转化为可用于临床的罹患疾病危险度判断，有助于计算机辅助HBV感染的人群罹患肝癌的高危预警和早期诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 学习 模型 通量 分析 乙型肝炎 病毒 基因组 rt 序列 特征 预测 肝癌 风险 方法 | ||
【主权项】：
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