- 专利标题： 可变剪切事件预测的机器学习模型的训练方法和预测方法及应用
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申请号： CN202310454928.6申请日： 2023-04-21
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公开(公告)号： CN116469456B公开(公告)日： 2023-12-15
- 发明人: 涂成芳 , 刘涛 , 李志民 , 李华云 , 韩少怀 , 任雪 , 权慧 , 王娟
- 申请人： 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
- 申请人地址： 浙江省金华市义乌市稠江街道高新路10号标准厂房9号楼1楼
- 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
- 当前专利权人： 北京安诺优达医学检验实验室有限公司
- 当前专利权人地址： 浙江省金华市义乌市稠江街道高新路10号标准厂房9号楼1楼
- 代理机构： 北京彩和律师事务所
- 代理商 闫桑田
- 优先权： 202211727051.5 2022.12.30 CN
- 主分类号： G16B5/00
- IPC分类号： G16B5/00 ; G16B20/30 ; G06F18/214 ; G06N20/00
摘要：
本发明涉及一种用于可变剪切事件预测的机器学习模型的训练方法和可变剪切事件的预测方法及应用。该用于可变剪切事件预测的机器学习模型的训练方法包括：确定用于获取可变剪切事件的预测结果的候选软件；基于所述候选软件获得机器学习模型的训练真集；以及，使用所述机器学习模型的训练真集对预定机器学习模型进行训练，所述预定机器学习模型采用从所述候选软件中确定的多个软件对可变剪切事件的预测结果获得单一可变剪切事件预测结果。本发明的方法能够显著提高预测结果的置信度，可以(56)对比文件Wangrui Liu et al..Integratingmachine learning to construct aberrantalternative splicing event relatedclassifiers to predict prognosis andimmunotherapy response in patients withhepatocellular carcinoma《.Front.Pharmacol.》.2022,第13卷全文.Kristoffer Vitting-Seerup etal..spliceR: an R package forclassification of alternative splicingand prediction of coding potential fromRNA-seq data《.BMC Bioinformatics》.2014,全文.
公开/授权文献
- CN116469456A 可变剪切事件预测的机器学习模型的训练方法和预测方法及应用 公开/授权日：2023-07-21
