基于深度学习的变体分类器

摘要

所述公开的技术直接影响测序数据，并且衍生出自己的特征过滤器。其对跨越一个目标碱基位置的多个对位排列的读长进行处理。其将读长的ELEGANT编码和轻量级分析结合起来，使用轻量级硬件来产生较高的查全率和查准率。例如，可以以较高的查全率和查准率在不到10小时的时间内在单个GPU显卡上训练目标碱基变异位点(各具有50至100个读长)的一百万个训练样本。因为配有单个GPU的计算机比较廉价，所以单个GPU显卡最合适，查看遗传数据的用户几乎普遍能承受得起。它可以很容易地在合适的基础平台上使用。