神经网络提取调控DNA组合模式的训练和可视化方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110063192.0
IPC分类号：G16B20/00;G16B30/00;G16B40/00;G16B50/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12
申请日期：
2021-01-18
申请人：
清华大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	神经网络提取调控DNA组合模式的训练和可视化方法及系统
申请号	CN202110063192.0	申请日期	2021-01-18
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-30	公开/公告号	CN112735514A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16B20/00	IPC分类号	G;1;6;B;2;0;/;0;0;;;G;1;6;B;3;0;/;0;0;;;G;1;6;B;4;0;/;0;0;;;G;1;6;B;5;0;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;1;2查看分类表>
申请人	清华大学	申请人地址	北京市海淀区清华园变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	清华大学	当前权利人	清华大学
发明人	汪小我;魏征
代理机构	北京清亦华知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	李岩

摘要

本发明公开了一种神经网络提取调控DNA组合模式的训练和可视化方法及系统，该方法包括：获取具有特定功能的DNA序列和不具有特定功能的DNA序列；对两种DNA序列进行标注，并将具有特定功能的DNA序列和不具有特定功能的DNA序列使用独热编码表示；搭建卷积神经网络，将标注后的DNA序列的独热编码作为输入，对应DNA序列标注为卷积神经网络输出的拟合值，对卷积神经网络进行训练，以使卷积神经网络识别DNA序列；使用NeuronMotif算法将训练后的卷积神经网络解耦，获得基因调控元件组合模块，并使用调控元件语法树进行表示和存储。该方法提供了一种解耦卷积神经网络的通用神经网络解释算法NeuronMotif，以发掘和可视化卷积神经网络所识别的模式。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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