[发明专利]一种基于欠采样的致病同义突变预测方法在审
| 申请号： | 202110161004.8 | 申请日： | 2021-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN112951324A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 张铁军;汤曦;夏俊峰 | 申请（专利权）人： | 广州医科大学;安徽大学 |
| 主分类号： | G16B20/50 | 分类号： | G16B20/50;G16B30/10;G16B40/00;G16B50/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙) 34125 | 代理人： | 叶洋军 |
| 地址： | 511436 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于欠采样的致病同义突变预测方法，包括：获取正样本即致病同义突变样本和负样本即良性同义突变样本，最终得到正负样本比例不平衡的目标数据集；对获取的不平衡的目标数据集进行特征注释，共包括14维特征；使用欠采样方法Cluster Centroid对不平衡数据集进行处理，获取平衡数据集，即在多数类中通过k‑means算法获得聚类中心后，选择聚类中心最近的样本替换整个多数类数据集，其中负样本为多数类，正样本为少数类；将所述平衡数据集根据五折交叉验证的方式划分训练集和验证集，训练集用于对模型进行构建与训练，验证集用于进行模型的参数调整，最终获取最优的模型。本方法能大大提高模型的分类的精度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 采样 致病 同义 突变 预测 方法 | ||
【主权项】：
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