发明专利 已授权

基于深度学习和进化计算的特征基因选择方法

📄 申请号:CN201711336535.6 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2017-12-14
公开号
CN107992945A
公开日
2018-05-04
申请人
浙江工业大学
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

生物信息学, 疾病诊断, 药物研发, 精准医疗

摘要

一种基于深度学习和进化计算的特征基因查找方法,包括以下步骤:1)计算差异表达水平指数,根据二八准则建立一级基因池;2)根据每个基因的表达水平,计算其映射后的密度矩阵和距离矩阵,绘制决策图,利用多重线性回归分析拟合二元平面,自动确定聚类中心;3)构建深度基因表达预测网络计算一级基因池的基因‑基因敏感性信息GGSI,4)依据GGSI值剔除冗余基因,建立二级基因池;5)基于GGSI值对布谷鸟搜索算法进行二进制编码,选出最紧凑的基因集,建立三级基因池。本发明提供一种基于分级结构建立的特征基因选择框架,能够较好的提取出关键基因,采用多重线性回归分析结合深度学习算法和优化算法选择最紧凑特征基因集的方法。

常见问题

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN107992945A

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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

20241115
⏳ 开放许可声明 :
20200324
✅ 授权
20180601
?? 实质审查的生效 :
20180504
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:60 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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