[发明专利]基于MapReduce并行的circRNA识别方法有效
| 申请号： | 202010429009.X | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN111599409B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 邹权;牛梦婷 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G16B25/10 | 分类号： | G16B25/10;G16B40/00;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 代维凡 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于MapReduce并行的circRNA识别方法，首先采用多种特征提取算法提取各序列数据的核酸组成特征、自组织相关性特征、伪核酸组成特征和结构特征，接着使用前期融合的方式将特征文件拼接到一起，形成一个完整的特征集，然后使用MRMD特征选择算法对特征集进行有效特征的选取，得到更有效的特征子集，最后通过MapReduce与极限学习机算法的结合，搭建cirRNAPL分类器，实现对circRNA的识别。本发明通过引进MapReduce并行算法提高了识别的效率，节省用户大量的时间和精力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mapreduce 并行 circrna 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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