基于MapReduce并行的circRNA识别方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于MapReduce并行的circRNA识别方法，首先采用多种特征提取算法提取各序列数据的核酸组成特征、自组织相关性特征、伪核酸组成特征和结构特征，接着使用前期融合的方式将特征文件拼接到一起，形成一个完整的特征集，然后使用MRMD特征选择算法对特征集进行有效特征的选取，得到更有效的特征子集，最后通过MapReduce与极限学习机算法的结合，搭建cirRNAPL分类器，实现对circRNA的识别。本发明通过引进MapReduce并行算法提高了识别的效率，节省用户大量的时间和精力。
基本信息
专利标题 ：
基于MapReduce并行的circRNA识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111599409A
申请号 ：
CN202010429009.X
公开（公告）日 ：
2020-08-28
申请日 ：
2020-05-20
授权号 ：
CN111599409B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
邹权牛梦婷
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
成都正华专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
陈选中
优先权 ：
CN202010429009.X
主分类号 ：
G16B25/10
IPC分类号 ：
G16B25/10 G16B40/00 G06N3/08 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16B
生物信息学，例如特别适用于计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关数据处理的信息与通信技术
G16B25/00
特别适用于杂交的ICT；特别适用于基因或蛋白表达的ICT
G16B25/10
基因或蛋白质表达分型；表示比率估计或标准化
法律状态
2022-05-20 ：
授权
2020-09-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16B 25/10
申请日 : 20200520
申请日 : 20200520
2020-08-28 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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