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摘 要:本发明属于生物信息学领域,涉及一种基于深度学习的DNA序列功能预测方法。该方法的核心思想是首先使用密集卷积网络的多个密集块提取DNA数据的局部特征,然后使用双向长短期记忆网络基于密集卷积网络输出的特征进一步提取DNA数据的长序列特征,最后将提取的特征输出到全连接层与数据标签建立映射关系。以上所述三个部分被融合到一个深层架构中,使用监督学习方法基于反向传播算法迭代训练即可获得最优参数。这种方法可以将密集卷积网络和长短期记忆网络的特征提取能力进一步融合,有效提升了深层架构预测DNA序列功能的性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311075805.8 | 专利名称: | 一种基于深度学习的DNA序列功能预测方法 |
申请日: | 2023-08-25 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16B40/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 20000.0元 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |