[发明专利]基于Nanopore测序技术识别辐射损伤中嘧啶二聚体的模型构建方法有效
| 申请号： | 201810627357.0 | 申请日： | 2018-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN108804867B | 公开（公告）日： | 2019-03-12 |
| 发明（设计）人： | 李昊;陈河兵;洪浩;张卓;黄昕;江帅;李睿江;李宛莹;伯晓晨 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 |
| 主分类号： | G16B5/00 | 分类号： | G16B5/00;G16B25/00 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王宏 |
| 地址： | 100000 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Nanopore测序技术识别辐射损伤中嘧啶二聚体的模型构建方法，涉及基因测序技术领域。该模型构建方法通过将阳性样本训练集合P和阴性样本训练集合N作为机器学习输入，构建目标训练模型。通过该识别模型，可以对辐射损伤引起的嘧啶二聚体进行识别，该识别模型可用于Nanopore测序技术，对DNA序列发生变化例如TT二聚体进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 嘧啶二聚体 测序技术 模型构建 损伤 训练集合 辐射 基因测序技术 机器学习 目标训练 阳性样本 阴性样本 二聚体 构建 可用 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于Nanopore测序技术识别辐射损伤中嘧啶二聚体的模型构建方法，其特征在于，其包括如下步骤：步骤(1)：提供目标测序序列及其对应的目标测序序列电信号，所述目标测序序列由Nanopore测序技术对UV照射后的酵母细胞进行测序得到；步骤(2)：将所述目标测序序列与参考序列比对，获得比对准确的具有连续两个TT以上的位点的连续TT集合S，其中，所述参考序列为酵母基因组序列；步骤(3)：以所述连续TT集合S与预先设置的TT二聚体集合B的交集作为机器学习的阳性样本训练集合P，以所述连续TT集合S与所述预先设置的TT二聚体集合B的的差集作为机器学习的阴性样本训练集合N；步骤(4)：分别将阳性样本训练集合P和阴性样本训练集合N中的连续TT位点向其上下游各拓展4bp，得到覆盖TT二聚体位点的10bp碱基序列，根据步骤(1)中的所述目标测序序列电信号获取每个10bp碱基序列相对应的电信号特征；以得到与所述阳性样本集合P对应的阳性样本碱基序列集和阳性样本电信号特征集，以及与所述阴性样本集合N对应的阴性样本碱基序列集和阴性样本电信号特征集；步骤(5)：将步骤(4)的阳性样本训练集合P和阴性样本训练集合N作为机器学习输入，构建目标训练模型；其中，TT是指胸腺嘧啶二聚体。
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