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METHOD FOR DEEP LEARNING-BASED BIOMARKER DISCOVERY WITH CONVERSION DATA OF GENOME SEQUENCES

机译:基因组序列转换数据的深度学习生物标记发现方法

摘要

A method of detecting biomarkers using an artificial intelligence (AI) deep learning model for conversion data of nucleotide sequences and mutations of population genomes, the method including: collecting nucleotide sequences and mutations of population genomes; generating conversion data by reflecting mutations of diploid genomes in the collected nucleotide sequences; performing an artificial intelligence (AI) deep learning model with the generated conversion data; generating a fully connected network (FCN) by connecting the results obtained by the machine learning; and extracting biomarkers by the learned model.
机译:一种利用人工智能(AI)深度学习模型检测生物标志物的方法,用于种群基因组的核苷酸序列和突变的转换数据,该方法包括:收集种群基因组的核苷酸序列和突变;通过反映所收集核苷酸序列中二倍体基因组的突变来产生转化数据;使用生成的转换数据执行人工智能(AI)深度学习模型;通过连接机器学习获得的结果来生成全连接网络(FCN);并通过学习的模型提取生物标记。

著录项

  • 公开/公告号US2019180844A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-06-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SYNTEKABIO CO. LTD.;

    申请/专利号US201816198201

  • 发明设计人 JONGSUN JUNG;JAEYUN YOO;JAEMIN SEOL;

    申请日2018-11-21

  • 分类号G16B40;G16B20/40;G06N3/08;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:11:25

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