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公开(公告)号：CN106650313B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201610865814.0
申请日：2016-09-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于分子生物信息检测与分析领域，具体涉及一种有效提高DNase高通量测序数据的检测信息准确性的滤除DNase高通量测序数据中DNA碱基倾向性偏差的方法。本发明包括：(1)DNase‑Seq实验数据酶切位点区域DNA碱基获取；(2)DNase‑Seq实验数据DNA碱基倾向性获取；(3)DNA碱基倾向性去除。通过所发明的方法可以精确地滤除DNase高通量测序数据中含有的DNA碱基倾向性偏差，以生成更加准确的DNase‑Seq测序结果，从而为后续更高层次的应用分析提供数据保障。
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公开(公告)号：CN106650313A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610865814.0
申请日：2016-09-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于分子生物信息检测与分析领域，具体涉及一种有效提高DNase高通量测序数据的检测信息准确性的滤除DNase高通量测序数据中DNA碱基倾向性偏差的方法。本发明包括：(1)DNase‑Seq实验数据酶切位点区域DNA碱基获取；(2)DNase‑Seq实验数据DNA碱基倾向性获取；(3)DNA碱基倾向性去除。通过所发明的方法可以精确地滤除DNase高通量测序数据中含有的DNA碱基倾向性偏差，以生成更加准确的DNase‑Seq测序结果，从而为后续更高层次的应用分析提供数据保障。
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公开(公告)号：CN105205350A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510537025.X
申请日：2015-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/22
Abstract: 本发明属于分子生物信息检测与分析领域，具体涉及一种Ion Torrent测序数据中多聚碱基的长度判定方法。本发明包括：(1)Ion Torrent实验数据的获取与多聚碱基信息提取；(2)基因组基本信息的获取及多聚碱基基本信息的提取；(3)多聚碱基长度已知的电压值贝叶斯先验概率计算；(4)判定基因组基本信息和电压值贝叶斯先验概率的多聚碱基长度并对权值参数优化；(5)多聚碱基长度判定。本发明通过所发明的方法可以高精度地依据Ion Torrent测序得到的检测电压值对该电压值对应的多聚碱基的长度进行判定，以生成更加准确的Ion Torrent测序结果，从而为后续更高层次的应用分析提供数据保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108280326B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201810057821.7
申请日：2018-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度递归神经网络的DNase高通量测序数据中DNA碱基倾向性偏差消除方法，步骤一：DNase‑Seq数据酶切位点区域DNA碱基获取，步骤二：DNase‑Seq数据DNA碱基倾向性获取，步骤三：基于深度递归神经网络的DNA碱基组合倾向性模型构建，步骤四：DNA碱基倾向性偏差消除。通过所发明的方法可以精确地滤除DNase高通量测序数据中含有的DNA碱基倾向性偏差，以生成更加准确的DNase‑Seq测序结果，从而为后续更高层次的应用分析提供数据保障。
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公开(公告)号：CN108280326A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810057821.7
申请日：2018-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/22
Abstract: 本发明提供一种基于深度递归神经网络的DNase高通量测序数据中DNA碱基倾向性偏差消除方法，步骤一：DNase-Seq数据酶切位点区域DNA碱基获取，步骤二：DNase-Seq数据DNA碱基倾向性获取，步骤三：基于深度递归神经网络的DNA碱基组合倾向性模型构建，步骤四：DNA碱基倾向性偏差消除。通过所发明的方法可以精确地滤除DNase高通量测序数据中含有的DNA碱基倾向性偏差，以生成更加准确的DNase-Seq测序结果，从而为后续更高层次的应用分析提供数据保障。
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公开(公告)号：CN105205350B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201510537025.X
申请日：2015-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/22
Abstract: 本发明属于分子生物信息检测与分析领域，具体涉及一种Ion Torrent测序数据中多聚碱基的长度判定方法。本发明包括：(1)Ion Torrent实验数据的获取与多聚碱基信息提取；(2)基因组基本信息的获取及多聚碱基基本信息的提取；(3)多聚碱基长度已知的电压值贝叶斯先验概率计算；(4)判定基因组基本信息和电压值贝叶斯先验概率的多聚碱基长度并对权值参数优化；(5)多聚碱基长度判定。本发明通过所发明的方法可以高精度地依据Ion Torrent测序得到的检测电压值对该电压值对应的多聚碱基的长度进行判定，以生成更加准确的Ion Torrent测序结果，从而为后续更高层次的应用分析提供数据保障。
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公开(公告)号：CN108197430A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810057819.X
申请日：2018-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于迁移学习的功能型microexon识别方法，包括：步骤一、microindels样本标签获取，步骤二、microexon和microindels特征提取，步骤三、基于迁移学习的microexon和microindels特征空间迁移，步骤四、基于迁移学习的功能型microexon识别模型的构建。本发明利用迁移学习，通过对具有样本类别标签的microindels的识别模型，识别功能性microexon。
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公开(公告)号：CN108197430B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201810057819.X
申请日：2018-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于迁移学习的功能型microexon识别方法，包括：步骤一、microindels样本标签获取，步骤二、microexon和microindels特征提取，步骤三、基于迁移学习的microexon和microindels特征空间迁移，步骤四、基于迁移学习的功能型microexon识别模型的构建。本发明利用迁移学习，通过对具有样本类别标签的microindels的识别模型，识别功能性microexon。
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