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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
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。