[发明专利]用于识别引起序列特异性错误(SSE)的序列图案的基于深度学习的框架在审
| 申请号： | 201980003258.8 | 申请日： | 2019-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN110892484A | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | D·卡什夫哈吉;A·起亚;K-H·法尔 | 申请（专利权）人： | 因美纳有限公司 |
| 主分类号： | G16B40/20 | 分类号： | G16B40/20;G16B20/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 所公开的技术提出一种识别引起序列特异性错误(SSE)的序列图案的基于深度学习的框架。系统和方法以大规模变体数据训练变体滤波器以学习序列图案和虚假变体识别之间的因果相关性。所述变体滤波器具有分层结构，所述分层结构构建于深度神经网络上，诸如卷积神经网络和全连接神经网络。系统和方法实施模拟，所述模拟利用所述变体滤波器来测试已知序列图案对于变体滤波的影响。所述模拟的前提如下：当将一对待测重复图案和识别的变体馈送至所述变体滤波器作为模拟输入序列的一部分并且所述变体滤波器将识别的变体分类为虚假变体识别时，那么所述重复图案视为已引起所述虚假变体识别并且识别为SSE起因。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 识别 引起 序列 特异性 错误 sse 图案 基于 深度 学习 框架 | ||
【主权项】：
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