一种基于多层神经网络的菌群丰度预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118053500A

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202410201062.2

    申请日:2024-02-23

    Abstract: 本申请公开了一种基于多层神经网络的菌群丰度预测方法及系统,运用于微生物和计算机科学的交叉技术领域,其方法包括:获取预设菌种在第一标准品溶液对应的实验数据;将实验数据输入神经网络模型进行训练,得到浓度预测模型;将第二信号值输入至浓度预测模型,计算得到未知浓度样品溶液对应的第二浓度值;根据第二浓度值配置第二标准品溶液,将第二标准品溶液和未知浓度样品溶液同时进行上机实验;将总DNA测量数据和实验数据输入组合模型进行训练,得到丰度预测模型;通过丰度预测模型与第二浓度值输出预设菌种在未知样品溶液的菌丰度;本申请通过多层神经网络模型对菌群丰度进行预测,具有较高的预测精度和速度,能够快速准确地分析菌群丰度。

    基于Metagenome测序的肠道微生物样品宿主性别鉴定方法、装置及应用

    公开(公告)号:CN114882944B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202210713565.9

    申请日:2022-06-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于Metagenome测序的肠道微生物样品宿主性别鉴定方法、装置及应用。该方法包括:S1,将N个宿主性别已知的肠道微生物样品的metagenome测序reads与人基因组进行比对,根据比对结果提取宿主DNA的metagenome测序reads,统计每个样品中分别比对到宿主常染色体、X染色体和Y染色体reads的数量;S2,选择统计指标,利用reads的数量和构建好的统计指标建立性别判断模型;以及S3,数据输入性别判断模型鉴定宿主性别。本发明由于宿主DNA不会受到年龄、人种、饮食、抗生素使用等因素的影响,能够提高基于肠道微生物数据进行宿主性别预测方法的准确性和稳定性。

    一种基于多层神经网络的菌群丰度预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118053500B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410201062.2

    申请日:2024-02-23

    Abstract: 本申请公开了一种基于多层神经网络的菌群丰度预测方法及系统,运用于微生物和计算机科学的交叉技术领域,其方法包括:获取预设菌种在第一标准品溶液对应的实验数据;将实验数据输入神经网络模型进行训练,得到浓度预测模型;将第二信号值输入至浓度预测模型,计算得到未知浓度样品溶液对应的第二浓度值;根据第二浓度值配置第二标准品溶液,将第二标准品溶液和未知浓度样品溶液同时进行上机实验;将总DNA测量数据和实验数据输入组合模型进行训练,得到丰度预测模型;通过丰度预测模型与第二浓度值输出预设菌种在未知样品溶液的菌丰度;本申请通过多层神经网络模型对菌群丰度进行预测,具有较高的预测精度和速度,能够快速准确地分析菌群丰度。

    粪便采样头及采样系统

    公开(公告)号:CN107091756B

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN201710319544.8

    申请日:2017-05-05

    Inventor: 刘恩泽 王俊 黎浩

    Abstract: 本发明涉及智能家居技术领域,尤其是涉及一种粪便采样头及采样系统。该粪便采样头,包括主体,主体具有尖刺部和毛刷部,尖刺部的一端为尖状结构,尖刺部的另一端与毛刷部的一端连接;毛刷部的周向具有刷毛,刷毛与尖刺部的另一端之间形成一储存区,作为存储采集的样本的场所;还包括采样杆,采样杆与毛刷部的另一端连接。该采样系统,包括所述的粪便采样头。本发明显著提升了用户体验,通过将采样时的多次往复操作转化为可自动化的旋转运动,提高了取样效率,与此同时,本发明提高了采样头对不同粪便形态的适应能力,通过提升采样质量,以保障检验结果的准确性。

    血液代谢物信息分析方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116978572A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310443287.4

    申请日:2023-04-13

    Abstract: 本发明提供了一种血液代谢物信息分析方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括:获取待分析样本中第一预设数目个代谢物的特征信息,其中,特征信息包括代谢物标识和检验特征值;按照检验特征值的大小,对待分析样本中第一预设数目个代谢物的代谢物标识进行排序;将待分析样本中每个代谢物的代谢物标识的排序位置与相应代谢物标识对应的预设排序位置参考范围进行对比,筛选出异常的代谢物标识。

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