一种基于多核学习预测增强子及其强度分类方法及分类设备
公开
摘要
一种基于多核学习预测增强子及其强度分类方法及分类设备，本发明涉及基于多核学习预测增强子及其强度分类方法及分类设备。本发明的目的是为了解决现有方法需要花费大量的人力物力去制备实验所需的试剂，以及通过生物实验注释DNA片段功能，效率低的问题。过程为：获取带标签的DNA测序序列；使用三种特征描述符进行编码转换为向量；分别对得到的向量进行特征筛选获得各自的F值，分别进行降维排序，选出各自对应的最佳的特征子集；计算每个高斯函数对应的最佳权重；构建增强子预测模型；构建强弱增强子预测模型；通过构建好的增强子预测模型和强弱增强子预测模型对待测DNA测序序列进行判断。本发明用于生物信息技术领域。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多核学习预测增强子及其强度分类方法及分类设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627964A
申请号 ：
CN202111069507.9
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2021-09-13
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
汪国华李鸿飞邹权
申请人 ：
东北林业大学;电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号
代理机构 ：
哈尔滨市松花江专利商标事务所
代理人 ：
张换男
优先权 ：
CN202111069507.9
主分类号 ：
G16B30/00
IPC分类号 ：
G16B30/00 G16B40/20 G06K9/62 G06N20/10
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
G16B30/00
特别适用于对核酸或氨基酸进行序列分析的ICT
法律状态
2022-06-14 ：
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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