公开(公告)号：CN119380807A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411583744.0

申请日：2024-11-07

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 伍颖 ,  张政谦 ,  谢灵韵 ,  杨雨晴 ,  侯雨菲 ,  代居益 ,  刘永壮

IPC: G16B20/20 ,  G16B30/00 ,  G16B40/00 ,  G16B40/20 ,  G16B45/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及基于深度学习的结构变异检测方法，具体步骤如下：步骤S1：数据上传，将结构变异特征序列数据上传，将测序数据比对至参考基因组序列或参考主转录本序列，并且对上传的格式进行检查；步骤S2：数据预处理，将上传的结构变异特征序列数据进行数据转换、数据清洗后，对上传的数据进行存储。该基于深度学习的结构变异检测方法，本申请构建一个能自动学习和解析复杂生物信号的检测方法，以更准确地探测和定位结构变异。深度学习可以自动的整合多种信号源，提高结构变异的识别精度。