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[发明专利]基于多标签特征选择的基因分类方法、系统及设备-CN202310810555.1在审
发明人：吴全旺;李秀先;张智勇;曾洁;周鹏 -专利权人：重庆大学;招商局检测车辆技术研究院有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明提供了基于多标签特征选择的基因分类方法、系统及设备，方法包括：获取基因表达数据集，利用基于缺失基因数据的多标签特征选择模型对基因表达数据集进行特征选择，得到基因表达数据集的特征子集；利用基因表达数据集的特征子集，对基因分类模型进行训练，得到训练好的基因分类模型；基于待分类基因数据的特征子集，利用训练好的基因分类模型对待分类基因进行分类，得到待分类基因数据的标签。本发明采用基于多标签特征选择的基因分类方法，基于缺失数据完成多标签基因数据的特征选择，考虑基因标签和特征之间的所有依赖关系，并基于特征选择后的特征子集来完成基因分类，从而从根源上解决了现有的多标签基因分类准确性低的问题
基于标签特征选择基因分类方法系统设备

[发明专利]基因检测方法、特征提取方法、装置、设备及系统-CN202110648180.4在审
发明人：杨晗;顾斐 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基因检测方法、特征提取方法、装置、设备及系统。基因检测方法包括：获取待处理的基因序列，基因序列中每个位置所对应基因片段的平均数量小于或等于预设阈值；对基因序列进行特征提取操作，获得基因特征；对基因特征进行增强处理，获得与基因特征相对应的增强后特征；基于增强后特征对基因序列进行检测，获得检测结果。本实施例提供的技术方案，通过对基因序列进行特征提取操作，获得基因特征，而后对基因特征进行增强处理，获得增强后特征，之后基于增强后特征对基因序列进行检测，获得检测结果，这样不仅保证了基因检测操作的精确度，
基因检测方法特征提取装置设备系统

[发明专利]基因检测方法、模型训练方法、装置、设备及系统-CN202110649698.X在审
发明人：杨晗;顾斐 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基因检测方法、模型训练方法、装置、设备及系统。基因检测方法包括：获取待处理基因数据，待处理基因数据中每个位置所对应基因片段的平均数量小于或等于预设阈值；将待处理基因数据输入至特征生成网络层进行特征提取操作，获得与待处理基因数据相对应的基因特征和与基因特征相对应的增强后特征；将待处理基因数据和增强后特征输入至基因识别网络层进行基因检测操作，获得检测结果。本实施例提供的技术方案，实现了通过低深度的基因数据进行特征提取操作，获得基因特征和与基因特征相对应的增强后特征，并基于增强后特征进行检测操作，这样不仅保证了基因检测结果的精确度，并且还降低了数据处理成本和数据处理量
基因检测方法模型训练装置设备系统

[发明专利]基因组的特征提取方法、疾病预测方法、装置及设备-CN202110481497.3在审
发明人：杨晗;顾斐 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基因组的特征提取方法、疾病预测方法、装置及设备。特征提取方法包括：获取待处理的基因片段，基因片段中包括碱基质量；基于碱基质量，确定与基因片段相对应的置信度；基于基因片段所对应的置信度对基因片段进行特征提取操作，获得基因片段的基因特征。本实施例提供的技术方案，通过获取待处理的基因片段，而后基于基因片段中包括的碱基质量来确定与基因片段相对应的置信度，并基于置信度对基因片段进行特征提取操作，获得基因片段的基因特征，有效地实现了在不增加数据维度的基础上，将碱基质量有效的融入了基因特征中，这样不仅保证了基因特征提取的完整程度，并且还提高了对基因特征进行提取操作的运行效率。
基因组特征提取方法疾病预测装置设备

[发明专利]一种基因变异识别方法、装置和存储介质-CN201910251891.0有效
发明人：胡志强 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种基因变异识别方法、装置和存储介质，其中，该方法包括：获取基因变异候选位点对应的至少一个基因测序读段；根据所述至少一个基因测序读段的属性信息，确定所述基因变异候选位点的序列特征和非序列特征，其中，所述序列特征为与位点的位置相关的特征；基于所述序列特征和所述非序列特征，对所述基因变异候选位点的基因变异进行识别。本公开实施例的可以将基因的序列特征和非序列特征相结合，更加全面地分析基因变异位点的特征，增强基因变异识别的准确性。
一种基因变异识别方法装置存储介质

[发明专利]基于logistic与相关信息熵的特征基因选择方法-CN201510057261.1在审
发明人：徐久成;李涛;孙林;孟慧丽;马媛媛;张倩倩;徐天贺;胡玉文;李晓艳;冯森 -专利权人：河南师范大学
申请日： 2015-02-04 - 公布日： 2015-05-06 - 主分类号： G06F19/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于logistic与相关信息熵新的特征基因选择方法，包括以下步骤：对数据集进行logistic回归，获得对分类影响较大的基因变量，利用Relief算法对基因变量赋值并排序，向初始特征基因集合添加最大特征值基因本发明将机器学习中的logistic回归模型引入特征基因选择方法中，获得高质量的基因表达谱；利用相关信息熵度量基因变量之间的相关性，剔除冗余基因，通过搜索特征基因空间集获取分类能力较强且基因数目较少的特征基因子集
基于 logistic 相关信息特征基因选择方法

[发明专利]一种基于多来源基因数据库的基因相关特征融合预测方法-CN202210549008.8在审
发明人：郭红燕;雷易鸣;哈春芳;李圆;黄翠玉;尚春亮;陈柯辛;郭华;马远 -专利权人：北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）;北京大学;宁夏医科大学总医院
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于多来源基因数据库的基因相关特征融合预测方法，建立基于动态阈值的迭代随机森林方法，针对多来源基因数据库的特征基因集合进行计算，根据特征重要性的分布设定动态阈值，对基因数据进行全局优化，并生成不同的特征基因集合，通过融合不同来源的基因数据库及相应的不同特征基因集合，实现对基因相关特征的融合预测。使用本发明方法可实现对不同来源基因数据库、不同机器学习框架、多个特征基因集合进行融合预测计算，实现数据之间的协同，有效地提升基因相关特征预测的准确性。
一种基于来源基因数据库相关特征融合预测方法

[发明专利]肢体动作识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN201711103064.4有效
发明人：袁晖;陈贤光;杨洋 -专利权人：深圳市科迈爱康科技有限公司
申请日： 2017-11-08 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种肢体动作识别方法，包括：获取用户肢体动作，并获取用户肢体动作对应的基因测序特征；根据获取的基因测序特征所在的预设个体基因序列集，获取与预设个体基因序列集中所有基因测序特征关联的肢体动作特征；将获取的肢体动作特征与用户肢体动作进行匹配，在确认匹配成功时，确认用户具备所述预设个体基因序列集的基因测序特征，以基因测序特征对应肢体动作特征识别用户肢体动作。本发明通过在确认用户具备基因测序特征时，以所述基因测序特征对应肢体动作特征识别用户肢体动作，实现了提高肢体动作识别效率的有益效果。
肢体动作识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]通过校正基因组分析的健康管理方法-CN202211681688.5在审
发明人：刘志岩;郑青松;郭方 -专利权人：哈尔滨星云医学检验所有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G16B30/20 文献下载
摘要：本发明提出了通过校正基因组分析的健康管理方法，对采集到的基因组数据进行编码校正，得到编码校正后的特征向量，从CTD数据库中获得与编码校正后的特征向量相关联的疾病数据，实现了基因与疾病的关联关系的获取；构建疾病拓扑网络和基因拓扑网络，并分别得出疾病和基因的拓扑网络结构特征，基于疾病的拓扑网络结构特征和基因的拓扑网络结构特征，获得疾病与基因的二维关联特征矩阵，基于二维关联特征矩阵中的元素和疾病、基因的拓扑网络结构特征，计算基因和疾病间的关联性，通过矩阵的构建，量化了基因和疾病间的关联关系，筛选基因和疾病间的关联性高于阈值的基因及对应的疾病，给出健康管理报告。
通过校正基因组分析健康管理方法

[发明专利]一种肿瘤基因检测系统及数据处理方法-CN202110450716.1在审
发明人：吕天琦;郑建萍 -专利权人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所慈溪生物医学工程研究所;中国科学院宁波材料技术与工程研究所
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种肿瘤基因检测系统及数据处理方法。所述检测系统包括基因序列化模块、基因特征提取模块、风险基因特征数据库、基因数据分析模块及结果评估输出模块。所述数据处理方法包括对样本的被测基因簇数据进行序列化处理，并对所获被测基因序列数字化矩阵进行聚类降维分析，获得被测基因系数特征向量，再与风险基因特征数据库中的癌变基因系数特征向量进行相似度匹配，之后将被测基因系数特征向量与风险基因特征数据库的匹配结果进行比较输出，并以基因协同突变单元的形式进行评估，从而判断患有肿瘤的风险程度。本发明对肿瘤基因检测中的高通量基因测序数据进行序列化并分析处理得出诊断结果，可准确判断并输出患者患有肿瘤的风险程度。
一种肿瘤基因检测系统数据处理方法

[发明专利]一种基因变异识别方法、装置和存储介质-CN201910252747.9有效
发明人：胡志强 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本公开涉及基因变异识别方法、装置和存储介质，其中，该方法包括：获取基因变异候选位点对应的至少一个基因测序读段；获取所述基因变异候选位点的碱基排列特征；基于所述至少一个基因测序读段在预设位点区间的非碱基排列信息，确定所述基因变异候选位点的非碱基排列特征；其中，所述非碱基排列特征在碱基排列顺序改变后保持不变；基于所述基因变异候选位点的碱基排列特征和非碱基排列特征，对所述基因变异候选位点的基因变异进行识别。本公开实施例可以考虑非碱基排列特征不受碱基排列顺序制约的特点，更好地筛除由于胚系基因变异以及噪声、错误等干扰造成的伪基因变异，更好地对基因变异进行识别，提高基因变异识别的准确性。
一种基因变异识别方法装置存储介质

[发明专利]一种通话问题定界的方法和装置-CN201811593930.7有效
发明人：李同心 -专利权人：武汉绿色网络信息服务有限责任公司
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：其中方法包括获取一条或者多条信令的事件字段和/或媒体面统计信息，并按照预设的基因特征组合顺序和预设的基因特征字段的划界规则，组合所述事件字段和/或媒体面统计信息，得到第一基因特征组合；依据基因库分析所述第一基因特征组合，得到定界信息；其中，所述基因库中存储有一种或者多种基因特征组合，以及与各基因特征组合相对应的定界信息。本发明采用了一种针对每一个通话都生成基因特征组合，并利用生成的基因特征组合匹配基因特征库的方式，迅速、高效的获得定界信息。解决了现有分析方法维度单一，并且形式松散不利于全面的准确定界或精准定界。
一种通话问题定界方法装置

[发明专利]联合mRNA和microRNA表达谱芯片的肿瘤特征基因选择方法-CN201510627272.9在审
发明人：李小波 -专利权人：丽水学院
申请日： 2015-09-28 - 公布日： 2016-01-13 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种联合mRNA和microRNA表达谱芯片的肿瘤特征基因选择方法，按照以下步骤具体实施：步骤1、通过mRNA和microRNA表达谱芯片检测到大量基因的表达值，采用过滤式特征基因选择方法对所有基因的相关性进行排序，去除大量的低相关度基因，留下少量与肿瘤分类密切相关的基因；步骤2、将采用过滤式特征基因选择方法获取的mRNA和microRNA特征基因进行合并，形成基因池U；步骤3、通过遗传算法，对基因池进一步选择基因，消除冗余基因，搜索获得一个最优特征的最优基因集S。
联合 mrna microrna 表达芯片肿瘤特征基因选择方法

[发明专利]一种启动子识别系统的构建方法和装置-CN201510166526.1在审
发明人：张莉;徐文轩;张召;王邦军;李凡长;杨季文 -专利权人：苏州大学张家港工业技术研究院
申请日： 2015-04-09 - 公布日： 2015-08-12 - 主分类号： G06F19/22 文献下载
摘要：本发明的启动子识别系统的构建方法和装置，将包含多条基因序列的数据集划分为具有预设属性的第一数据子集和不具有预设属性的第二数据子集；并分别提取第一、第二数据子集的多种预设特征，所述预设特征包括基因刚性特征；之后，对特征提取所得的多个特征数据集合进行建模，得到构成启动子识别系统所需的各个子分类器模型。可见，本发明在构建人类基因启动子识别系统时，考虑了基因结构特征(如基因刚性特征)，通过提取基因数据的基因刚性特征，并将提取的基因刚性特征作为训练数据进行建模，使最终的识别系统具备了结合基因结构特征识别启动子的能力
一种启动子识别系统构建方法装置

[发明专利]一种融合基因特征和图卷积预测个性化癌症驱动基因的方法-CN202310505258.6在审
发明人：彭玮;喻飘芳;许馨玥;戴伟 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G16B20/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合基因特征和图卷积预测个性化癌症驱动基因的方法，属于系统生物学技术领域。本发明首先通过在基因‑基因网络中执行Deepwalk算法，学习到此网络中蕴含了节点多阶邻居信息的基因结构特征。然后，利用图卷积网络实现癌症样本亚型的预测，提取模型的参数，通过与癌症亚型预测任务关联起来可以得到融合了癌症样本亚型信息的基因特征。然后在构建的基因‑样本关联矩阵中执行图卷积学习得到基因和样本节点的邻居特征和自身特征。最后通过对得到的4个特征加权得到基因的融合特征。接下来我们通过线性相关系数解码器实现基因‑样本关联矩阵的重构，从而实现样本个性化癌症驱动基因的预测。
一种融合基因特征图卷预测个性化癌症驱动方法

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