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[发明专利]基于遗传算法的变异规则补充方法及装置-CN202111020713.0在审
发明人：文弘扬;熊小庆;王睿;周朝信 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的变异规则补充方法及装置，可用于金融领域或其他技术领域，该方法包括：获取原始变异规则种群，其中，所述原始变异规则种群包括：多个变异规则以及每个变异规则各自的预设执行状态；根据所述变异规则进行变异测试，得到每个所述变异规则各自的真实执行状态；根据适应度对所述原始变异规则种群中的变异规则进行筛选，得到筛选后的变异规则种群；进行遗传交叉，得到遗传交叉产生的变异规则；进行遗传变异，得到遗传变异产生的变异规则；将产生的变异规则加入到所述筛选后的变异规则种群中，得到遗传交叉变异后的变异规则种群。本发明有助于提高变异测试的充分性和完整性。
基于遗传算法变异规则补充方法装置

[发明专利]一种源代码层面的程序变异的生成方法和装置-CN202111056352.5在审
发明人：张天;潘敏学;罗雯波 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种源代码层面的程序变异的生成方法和装置。本发明获取待变异函数，构建抽象语法树，并通过抽象语法树的分析提取字面常量和可供变异调用的对象类方法。然后遍历待变异函数的抽象语法子树，若节点为变量，则判断变量是否具备可变异条件，若具备可变异条件时，构建相应的变异信息组成变异集合。变异信息中包括变异语句。变异语句分基本类变量的字面常量赋值语句和对象类的调用可供变异调用的对象类方法的语句。最后为每个变异信息构建相应的变异函数，并在原待变异的函数中插入变异响应代码。变异响应代码通过外部获取的变异ID调用相应的变异函数。由此进行测试时，通过外部配置决定调用哪个变异函数。
一种源代码层面程序变异生成方法装置

[发明专利]一种基于自组织映射神经网络的变异体约简方法-CN202111512493.3在审
发明人：王曙燕;高雨;孙家泽;王小银 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明针对变异测试领域中变异体数量巨大，导致变异测试成本过高的问题，提出了一种基于自组织映射神经网络的变异体约简方法。首先根据弱变异转化法构建变异体对应的变异分支，将变异分支插入原程序中得到新程序，然后用测试用例集执行新程序得到弱变异测试下的变异体杀死矩阵，将变异体杀死矩阵作为变异体的特征数据，进一步获取变异体位置信息和变异体的变异算子类型信息生成变异体特征矩阵，再使用自组织映射神经网络聚类技术约简冗余变异体。本发明在保证测试有效性几乎不受影响的同时可以约简大量的冗余变异体，从而降低变异测试成本，提高软件测试效率。
一种基于组织映射神经网络异体方法

[发明专利]识别假阳性基因变异的方法和装置-CN202310452037.7在审
发明人：王明民;谢克林;郭殊瑾;柳文进 -专利权人：至本医疗科技（上海）有限公司;上海至本医学检验所有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种识别假阳性基因变异的方法和装置，方法包括：获取检测样本的基因变异信息，基因变异信息包括所有基因变异的碱基变化类型、变异丰度以及支持片段序列数；根据各基因变异的支持片段序列数和变异丰度对所有基因变异进行分组，得到若干个基因变异子集；根据各基因变异的碱基变化类型获取每个基因变异子集中每种碱基变化类型对应的变异数量，根据每个基因变异子集中每种碱基变化类型对应的变异数量识别各基因变异子集中的假阳性基因变异。本申请创造性地利用支持片段序列数和变异丰度对基因变异进行分组，能够识别特定碱基变化类型的变异，减少了由于样本本身储存或运输不当等问题造成的基因变异的误判，提高了基因测序结果的准确性。
识别阳性基因变异方法装置

[发明专利]软件测试方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202310473524.1在审
发明人：王永;暨光耀;连煜伟;韩靖 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：该软件测试方法包括：响应于接收到来自于客户端的变异请求，根据变异请求中的待变异程序标识和M个变异因子标识，获取待变异程序和M个变异因子；根据待变异程序和M个变异因子，确定N个待变异位置标识和与N个待变异位置标识各自对应的待变异位置；根据N个待变异位置标识，利用M个变异因子对与N个待变异位置标识各自对应的待变异位置处的字段进行变异，得到与N个待变异位置标识各自对应的变异程序；将与N个待变异位置标识各自对应的变异程序发送至客户端。
软件测试方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种冗余变异体识别方法-CN201710329693.2有效
发明人：孙昌爱;郭新玲 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2017-05-11 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供一种冗余变异体识别方法，能够减少变异测试过程中变异体的执行时间。所述方法包括：比较变异体与待测程序源代码，获取每个变异体的变异位置及变异内容，确定每个变异体所属的块类别；对待测程序源代码进行数据流分析，获取待测程序的数据流信息，结合获取的待测程序的数据流信息，对获取的每个变异体的变异内容上的变量进行分析，确定变异体的变异类型；其中，所述数据流信息包括：每个变量的定义‑使用链；根据确定的变异体所属的块类别和变异体的变异类型，按照预先定义的冗余变异体识别规则，分析待测程序的每条定义‑使用链，获取满足冗余变异体识别规则的变异体并标记为冗余变异体本发明涉及软件技术领域
一种冗余异体识别方法

[发明专利]测试方法、装置和计算机可读存储介质-CN202010024109.4有效
发明人：马骏;姚晓辉;姚腾东 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本公开的方法包括：获取测试过程中的待变异数据；根据待变异数据的长度，从第一簇选取第一变异算法的次数，以及从第二簇选取第二变异算法的次数，确定从第一簇选取第一变异算法或从第二簇选取第二变异算法，作为当前选取方式；其中，第一簇包括多个第一变异算法，利用第一变异算法对待变异数据进行变异后数据的长度改变，第二簇包括多个第二变异算法，利用第二变异算法对待变异数据进行变异后数据的长度不变；根据当前选取方式选取一个变异算法对待变异数据进行变异；利用变异后的数据测试是否发现新路径。
测试方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]从单样本中检测体细胞变异的方法和电子装置-CN202310520615.6在审
发明人：姬晓勇;高司航;单光宇;伍启熹;赵汗青;王建伟 -专利权人：北京优迅医疗器械有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： C12Q1/6869 文献下载
摘要：本发明提供了一种从单样本中检测体细胞变异的方法和电子装置。其中，上述方法包括：(1)分析检测样本的下机数据，获得过滤变异位点，计算过滤变异位点是胚系变异和体细胞变异的后验概率，记为胚系变异参数和体细胞变异参数；(2)利用每个过滤变异位点的背景噪音参数、胚系变异参数和体细胞变异参数，构建突变位点特征向量；(3)利用体细胞变异判别模型，依据每个过滤变异位点的突变特征向量判定每个过滤变异位点为体细胞变异或胚系变异。本发明能够解决现有技术中难以准确检测单样本中的体细胞变异的问题，适用于生物信息学领域。
样本检测体细胞变异方法电子装置

[发明专利]变异解释获取方法及装置-CN202210360007.9在审
发明人：何庆仲;马静;胡鹏涛;宋赫;请求不公布姓名;杨韩雁 -专利权人：上海思路迪生物医学科技有限公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种变异解释获取方法及装置，适于获取检出遗传变异对受检案例的变异解释，包括：获取所述受检案例的检出遗传变异；基于所述检出遗传变异，获取所述检出遗传变异对应的包括所述检出遗传变异、所述检出遗传变异对应的基因、所述基因对应的疾病及所述疾病对应的遗传模式的变异组合；根据所述变异组合中的所述检出遗传变异、所述基因、所述疾病及所述遗传模式获取变异致病性、疾病相似性和孟德尔遗传一致性三者中的至少两者；根据所述变异致病性、所述疾病相似性和所述孟德尔遗传一致性三者中所获取的至少两者获取所述变异组合的所述变异解释。本申请实施例提供的变异解释获取方法可提高变异排序结果精确性和病因变异分析的效率。
变异解释获取方法装置

[发明专利]序列变异校验方法和装置、生产变异序列的方法和装置及电子设备-CN201910202271.8有效
发明人：周淼;荆瑞琳;杜洋;李大为;玄兆伶;王海良;肖飞 -专利权人：北京安诺优达医学检验实验室有限公司;安诺优达基因科技（北京）有限公司
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：公开了一种序列变异校验方法、生成变异序列的方法、序列变异校正装置、生成变异序列的装置和电子设备。该序列变异校验方法包括：获取原始序列；获取变异信息；获取已变异的待校验序列；以及，基于所述原始序列和所述变异信息校验所述待校验序列以确定所述待校验序列的变异是否正确。这样，增加了变异模拟过程的可靠性。
序列变异校验方法装置生产电子设备

[发明专利]一种基于MoMuTUML的测试用例自动生成方法及系统-CN202211365919.1在审
发明人：马锐;杨语澈;贺金媛;周旭鸿;王丹 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MoMuTUML的测试用例自动生成方法及系统，对原有的功能重叠的变异算子进行删减，并增加3种与原有变异算子功能不重叠的新变异算子，减少了语法等效变异模型的生成，降低了测试用例生成时间成本；通过根据变异模型集合和被测模型生成测试用例，并根据测试用例删除等效变异模型，获取有效变异模型，避免了MoMuTUML中等效变异模型数量过多的问题，提高了测试用例的生成效率；通过基于反馈的变异方法，对有效变异模型对应的变异算子进行评分，构建最优变异算子集合，选择集合中变异算子对被测模型进行变异操作，解决了MoMuTUML变异方法低效的问题，进一步提高测试用例的生成效率。
一种基于 momutuml 测试自动生成方法系统

[发明专利]一种冗余变异体识别方法及识别装置-CN201910548098.7有效
发明人：孙昌爱;唐锦;郭新玲 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2019-06-24 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供一种冗余变异体识别方法及识别装置，能够在不降低变异测试有效性的情况下有效降低变异测试执行过程的时间开销。所述方法包括：将变异体按变异位置分为不同的变异体组；对原程序和变异体组进行代码预处理，使得原程序和变异体组中的变异体能够进行选择符号执行；对预处理后的原程序和变异体做选择符号执行，记录执行后原程序和变异体的符号执行状态；比较原程序和变异体的符号执行状态生成状态改变序列；在每个变异体组中，将重复出现的状态改变序列所属的变异体识别为冗余变异体。
一种冗余异体识别方法装置

[发明专利]一种模型非依赖的基因组结构变异检测系统及方法-CN202010313833.9有效
发明人：叶凯;蔺佳栋;杨晓飞;徐暾 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种模型非依赖的基因组结构变异检测系统及方法，以模型非依赖结构变异检测理论为核心，通过变异信号提取模块、频繁最大子图挖掘模块和分类模块，实现了不依靠任何变异模型的结构变异检测。频繁变异模式挖掘模块正是抓住了结构变异遗留在基因组上的特征，仅仅通过挖掘大量正常数据中的异常点来判断潜在结构变异区域；其次，根据不同变异类型扰动基因组的方式不同，进而导致变异信号的不同排列顺序，基于此结合具有记忆功能的深度学习模型对不同变异类型进行分类本发明不依靠任何变异模型，因此变异的检测灵敏度和错误率大大降低，并且适用于复杂变异类型的检测，不需要建立额外的结构变异模型。
一种模型依赖基因组结构变异检测系统方法

[发明专利]筛查潜在致病变异和基因的方法及相关设备-CN202210540563.4在审
发明人：龚明涛;蔡文君;赵瑮玥;李明壮 -专利权人：荣联云生数据科技有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本申请提供一种筛查潜在致病变异和基因的方法及相关设备，所述方法包括：获取受检者的基因测序变异文件，所述基因测序变异文件包含变异位点信息；选择第一注释数据库对所述基因测序变异文件中的所述变异位点信息进行注释，得到变异注释文件；根据预定的变异筛查条件筛选所述变异注释文件中的所述变异位点信息，得到变异筛查文件；选择第二注释数据库对所述变异筛查文件中的所述变异位点信息进行补充注释，得到潜在致病变异文件。本申请提供的筛查潜在致病变异和基因的方法及相关设备筛查效率高，可以过滤掉大量的生物学意义较小的变异位点，保留更有价值的变异位点信息，为下游分析提供良好基础，降低解读人员的工作量，省时省力。
潜在致病变异基因方法相关设备

[发明专利]对测序序列进行变异模拟的方法及其应用-CN201910202272.2在审
发明人：谢张冬;荆瑞琳;杜洋;李大为;玄兆伶;王海良;王娟;肖飞 -专利权人：浙江安诺优达生物科技有限公司;安诺优达基因科技（北京）有限公司
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本发明公开了对测序序列进行变异模拟的方法及其应用，其中，对测序序列进行变异模拟的方法包括：获取待模拟区域的碱基序列；将所述碱基序列进行变异状态标记，以便得到标记后的特征串；选取待添加的变异；将所述待添加的变异整合至所述标记后的特征串上，以便得到添加变异后的特征串；以及将所述添加变异后的特征串进行碱基还原，以便得到变异模拟后的序列。该方法通过对碱基序列的变异状态进行标记，设定碱基的变异类型，从而对各种变异进行模拟，变异模拟的方法简单，生成速度快，并能根据需要设计特殊的变异组合用于测试，变异模拟后的序列的仿真程度高。
特征串测序序列碱基序列碱基变异类型模拟区域状态标记整合还原应用测试

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