发明专利 已授权

一种基于深度学习算法进行基因关联分析的方法

📄 申请号:CN201710174877.6 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2017-03-22
公开号
CN107025386A
公开日
2017-08-08
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

精准医疗, 疾病风险预测, 药物研发, 基因功能研究, 遗传病诊断

摘要

本发明公开了一种基于深度学习算法进行基因关联分析的方法。本发明基于SNP集分析的方法需要借鉴来自同一个体不同位置但是相关的SNP信息,根据现有生物学知识将个体的SNP分成多个单元。首先在整个染色体层面,根据生物学相关知识,如接近基因组特征的原则,将全体SNP划分成多个SNP集。划分结束后,每一个SNP集输入到搭建的双向LSTM网络中,该网络是一个循环神经网络,它的状态包含上一时刻的陈旧信息,同时又是下一时刻权值变化的依据。LSTM网络学习完成后,可以通过网络的计算,输出对输入数据所需关注程度。本发明具有更好的敏感度和特异度,为临床医学、遗传病学和预防医学的发展研究开拓了新的领域。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN107025386A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (G06F19_24)

议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:74 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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