公开(公告)号：CN119229968A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411193405.1

申请日：2024-08-28

Applicant: 北京林业大学 ,  浦因科技(上海)有限公司

Inventor： 秦兴虎 ,  胡德夫 ,  高林强 ,  张东 ,  王海燕 ,  文嘉 ,  魏世超 ,  徐基良

IPC: G16B30/10 ,  G16B40/00 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能和高通量测序的穿山甲及其甲片精确地理溯源方法及其应用，包括应用机器学习方法对已知地理坐标的样本进行地理遗传结构推演并建立深度神经网络预测模型，依据深度神经网络模型对未知地理坐标的样本进行溯源两部分内容。本发明一种基于人工智能和高通量测序的穿山甲及其甲片精确地理溯源方法及其应用，通过降维将原始测序获得的大量遗传标记简化为一组无法直接比较的简化特征，同时每个特征都包含了样本中个体的地理来源信息；在此基础上，通过简化特征训练建立深度神经网络模型，极大减少了训练成本；将方差最大的主成分映射到个体的地理坐标，通过深度神经网络模型达到追溯个体地理起源的效果。