公开(公告)号：CN111261223A

公开(公告)日：2020-06-09

申请号：CN202010030316.0

申请日：2020-01-12

Applicant: 湖南大学

Inventor： 彭绍亮 ,  陈东 ,  舒文杰 ,  李肯立 ,  骆嘉伟 ,  刘云浩 ,  刘凡 ,  刘阳辉 ,  刘浩

IPC: G16B15/30 ,  G16B30/00 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明属于生物信息学领域，公开了一种基于深度学习的CRISPR脱靶效应预测方法，通过使用BERT模型对人类基因组进行信息的抽取，有效地利用基因组的先验信息，并对数据进行有效地加强，最后将获取到的特征输入到LightGBM方法中进行训练预测，本发明解决了数据量少和数据不平衡的问题，并实现了对CRISPR脱靶效应的有效预测，具有十分重要的推广应用价值。

公开(公告)号：CN111261223B

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN202010030316.0

申请日：2020-01-12

Applicant: 湖南大学

Inventor： 彭绍亮 ,  陈东 ,  舒文杰 ,  李肯立 ,  骆嘉伟 ,  刘云浩 ,  刘凡 ,  刘阳辉 ,  刘浩

IPC: G16B15/30 ,  G16B30/00 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明属于生物信息学领域，公开了一种基于深度学习的CRISPR脱靶效应预测方法，通过使用BERT模型对人类基因组进行信息的抽取，有效地利用基因组的先验信息，并对数据进行有效地加强，最后将获取到的特征输入到LightGBM方法中进行训练预测，本发明解决了数据量少和数据不平衡的问题，并实现了对CRISPR脱靶效应的有效预测，具有十分重要的推广应用价值。

公开(公告)号：CN111199237A

公开(公告)日：2020-05-26

申请号：CN202010029057.X

申请日：2020-01-12

Applicant: 湖南大学

Inventor： 彭绍亮 ,  刘云浩 ,  舒文杰 ,  李肯立 ,  陈东 ,  王小奇 ,  张磊 ,  杨亮 ,  蒋洪波 ,  黄浩 ,  崔勇辉

IPC: G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于计算机科学领域，公开了一种基于注意力的卷积神经网络分频特征提取方法。该方法通过将高频特征提取核与低频特征提取核相结合的方式，在多个空间频率上提取蕴含在输入数据中的特征，将低频特征及其提取核大小压缩，可以有效降低训练模型时所需的计算资源，减少内存消耗。采用高低频之间信息交换，可以提高特征提取的丰富度，获得准确率高、可靠的有意结果。结合自注意力机制，可以提高特征提取的效率，减少复杂任务所需的网络深度，缓解由此带来的梯度消失的问题。

公开(公告)号：CN110033824A

公开(公告)日：2019-07-19

申请号：CN201910296287.X

申请日：2019-04-13

Applicant: 湖南大学

Inventor： 彭绍亮 ,  刘伟 ,  李非 ,  杨亚宁 ,  李肯立 ,  潘佳铭 ,  骆嘉伟 ,  刘云浩 ,  田李

IPC: G16B25/10

Abstract: 本发明属于基因表达谱分类领域，公开了一种基于共享字典学习的基因表达谱分类方法，属于稀疏字典学习在生物大数据上的挖掘和应用。本方法首先构建一个共享字典，该字典能够获取所有类别的样本；然后训练字典，在训练字典的同时还训练投影矩阵，并且投影矩阵对测试样本的投影可以加宽不同类型样本之间的距离；最后，通过使用字典重建测试样本的系数编码向量之间的距离判定类别。该方法能够快速高效地对基因表达谱数据分类，这有助于区分癌症种类及其亚型，帮助从分子层面认识肿瘤的致病机理，并为彻底治疗肿瘤提供基因层次的解决方案。该方法具有共享样本的能力，少量样本时能保持稳定的投影能力，和一般的分类方法相比较，分类准确度有很大提升。