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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单细胞RNA序列基因调控推断方法。首先,对单细胞RNA序列的转录因子与基因的低维向量化表示信息、链接信息进行预处理;其次,通过注意力网络、卷积神经网络和多层感知机进行转录因子与基因的低维向量化特征矩阵的更新和转录因子‑基因对的相关性分析;最后,根据预测结果与真实数据的误差基于损失函数优化模型。本发明提高了单细胞RNA序列基因调控推断的准确率,能够分析转录因子与基因链接信息的拓扑结构和特征,并以此推断出转录因子和基因是否具有调控关系,从而帮助生物信息学领域工作者深入研究基因调控的原理和规律,还可为单细胞RNA相关疾病患者的临床手术决策提供参考。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311104699.1 | 专利名称: | 一种基于深度学习的单细胞RNA序列基因调控推断方法 |
申请日: | 2023-08-30 | 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: | G16B40/20搜分类 生物技术搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
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) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |