发明专利 已授权

适用于小样本高维度数据的稻瘟病致病基因识别方法

📄 申请号:CN202411816228.8 📄 发布日:2026/11/10

著录项目信息

申请日
2024-12-11
公开号
CN119296638B
公开日
2025-04-04
申请人
长春大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

稻瘟病防治, 水稻病害防控, 作物抗病育种, 分子育种, 农业生物技术

摘要

本发明属于生物特征识别技术领域,涉及一种适用于小样本高维度数据的稻瘟病致病基因识别方法,该方法对采集的数据进行处理,得到每个基因所对应样本的表达量,之后进行差异分析,识别出差异表达基因,并根据差异表达基因构建PPI网络,确定与稻瘟病相关的关键基因;最后构建CGAN‑SAE深度学习模型,利用确定的关键基因对CGAN模块进行训练,使CGAN模块能够生成与真实数据难以区分的模拟基因样本数据;再用模拟基因样本与真实样本对SAE模块进行训练,使SAE模块能够捕捉全局特征,最终提取到的特征通过PCA进一步处理,识别出稻瘟病感染过程中的核心基因。该方法解决了在样本数量少,维度高的水稻数据集中进行基因筛选的难题。

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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: (G16B20_20)

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