一种基于多核学习预测增强子及其强度分类方法及分类设备

发明专利有效专利

申请号：
CN202111069507.9
IPC分类号：G16B30/00;G16B40/20;G06K9/62;G06N20/10
申请日期：
2021-09-13
申请人：
东北林业大学;电子科技大学长三角研究院（衢州）

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于多核学习预测增强子及其强度分类方法及分类设备
申请号	CN202111069507.9	申请日期	2021-09-13
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2022-06-14	公开/公告号	CN114627964A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16B30/00	IPC分类号	G;1;6;B;3;0;/;0;0;;;G;1;6;B;4;0;/;2;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;2;0;/;1;0查看分类表>
申请人	东北林业大学;电子科技大学长三角研究院（衢州）	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东北林业大学,电子科技大学长三角研究院（衢州）	当前权利人	东北林业大学,电子科技大学长三角研究院（衢州）
发明人	汪国华;李鸿飞;邹权
代理机构	哈尔滨市松花江专利商标事务所	代理人	张换男

摘要

一种基于多核学习预测增强子及其强度分类方法及分类设备，本发明涉及基于多核学习预测增强子及其强度分类方法及分类设备。本发明的目的是为了解决现有方法需要花费大量的人力物力去制备实验所需的试剂，以及通过生物实验注释DNA片段功能，效率低的问题。过程为获取带标签的DNA测序序列；使用三种特征描述符进行编码转换为向量；分别对得到的向量进行特征筛选获得各自的F值，分别进行降维排序，选出各自对应的最佳的特征子集；计算每个高斯函数对应的最佳权重；构建增强子预测模型；构建强弱增强子预测模型；通过构建好的增强子预测模型和强弱增强子预测模型对待测DNA测序序列进行判断。本发明用于生物信息技术领域。

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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