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利用深度学习进行序列变异检测

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摘要

公开了一种利用深度学习进行序列变异检测。本公开提供了使用候选变异信息的嵌入和深度学习模型来准确和有效地检测生物聚合物测序数据，特别是次优测序数据中的变异的方法、系统和计算机程序产品。

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-05-10

实质审查的生效 IPC(主分类):G16B20/20 专利申请号:2020102991771 申请日:20200415

实质审查的生效

1. 利用深度学习进行序列变异检测 [P] . 中国专利： CN111933213A . 2020-11-13
2. 一种利用深度学习自动进行牙齿健康状况检测的方法 [P] . 中国专利： CN106875386A . 2017-06-20
3. Outlier detection using deep learning neural network (NOVELTY DETECTION USING DEEP LEARNING NEURAL NETWORK) [P] . KR102261884B1 . 2021-06-07

机译：使用深度学习神经网络（利用深度学习神经网络的新奇检测）进行异常检测
4. SYSTEM AND METHOD FOR SEQUENCE VARIATION/PREDICTION AND GENETIC ENGINEERING DETECTION USING DOCUMENTED CODON/AMINO ACID MUTATION AND/OR SUBSTITUTION PATTERNS [P] . 美国专利： US2009210207A1 . 2009-08-20

机译：利用文件化的密码子/氨基酸突变和/或取代模式进行序列变异/预测和基因工程检测的系统和方法
5. GENETIC MUTATION DETECTION USING DEEP LEARNING [P] . 美国专利： US2020286587A1 . 2020-09-10

机译：利用深度学习进行基因突变检测