根据分类特征集标识基因序列表达谱
实质审查的生效
摘要
根据与基因表达相关联的序列特征，通过接收基因序列数据来分类基因序列，确定基因序列特征集，根据机器学习模型确定针对基因序列特征集的第一分类，根据机器学习模型针对基因序列定义与第一分类相关联的因果特征集，更改针对基因序列的因果特征集而产生更改的因果特征集，根据机器学习模型确定针对更改的因果特征集的第二分类，其中第二分类不同于第一分类，并且定义目标特征集，其中目标特征包括更改的因果特征集的因果特征。
基本信息
专利标题 ：
根据分类特征集标识基因序列表达谱
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114520023A
申请号 ：
CN202111345846.5
公开（公告）日 ：
2022-05-20
申请日 ：
2021-11-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
L-J·加德纳R·V·克里希纳A·P·凯里埃里E·O·匹兹-奈普
申请人 ：
国际商业机器公司
申请人地址 ：
美国纽约阿芒克
代理机构 ：
北京市金杜律师事务所
代理人 ：
马明月
优先权 ：
CN202111345846.5
主分类号 ：
G16B25/10
IPC分类号 ：
G16B25/10 G16B40/00
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
2022-06-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16B 25/10
申请日 : 20211115
申请日 : 20211115
2022-05-20 ：
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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