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  • 本发明公开了一种用于解析基因组着丝粒区域结构的注释方法, 属于生物基因技术领域。要前提。本发明首先基于一种启发式策略来分析着丝粒序列的重复单体, 针对着丝粒序列进行判定。当串联重复单元被识别, 基于串联重复单元信息得到一个邻接矩阵, 并将H...
  • 本发明属于单细胞多组学技术领域, 公开了一种单细胞多组学数据分析系统、方法、设备及存储介质, 数据导入模块用于从不同测序平台读取测序数据并保存为S4对象;跨语言分析模块用于在统一框架内, 根据分析流程调用基于R语言与Python语言的单细胞...
  • 本发明提供了一种跨域共享的生物信息元数据整合与管理平台, 属于生物信息学技术领域。包括:元数据采集模块, 用于支持多种元数据文件格式上传、记录数据变更历史及提供字段预览与条件提示;元数据标准化与语义映射模块, 用于通过内置生物本体库实现字段...
  • 本发明公开了一种核酸检测数据的处理方法和系统, 涉及数据处理领域, 包括:构造包含批次节点和批次边的批次图谱, 其中批次边反映批次间的相关性;基于批次图谱, 通过图神经网络对批次节点进行特征传播与聚类分析, 识别出Ct值表现出结构性一致偏移...
  • 本发明属于空间转录组学技术领域, 公开了一种基于空间转录组数据的组织结构聚类方法及相关装置, 包括:获取空间转录组数据, 并根据空间转录组数据构建基因表达矩阵, 以及根据空间转录组数据中的spot位置坐标信息构建空间转录组数据图, 并获取空...
  • 本发明涉及一种基于图变分自编码的致癌基因预测方法, 属于生物信息学领域。该方法基于双路径神经网络框架:主路径使用图注意力网络(GAT)处理原始网络和经变分自编码器(VAE)增强的特征, 以捕捉节点间复杂关系;辅助路径通过APPNP算法生成含...
  • 本发明涉及一种双基因罕见变异与疾病关联性预测模型及其建立方法和应用, 属于生物医药技术领域, 该双基因罕见变异与疾病关联性预测模型的建立方法, 包括以下步骤:S1:样本库筛选;S2:全外显子组测序数据(WES)质控;S3:表型筛选;S4:分...
  • 本发明涉及一种融合序列与结构多模态特征并结合对比‑生成式联合优化的抗高血压肽分类方法, 包括:提取肽段的序列特征表示和结构特征表示;对所述序列特征表示和结构特征表示, 进行对比‑生成式联合优化的多模态特征增强;利用预设的基于Kan‑Conv...
  • 本发明涉及肠道微生物代谢组数据处理技术领域, 公开了一种结合人工智能的肠道微生物代谢组数据分析系统。系统包括中央处理单元、代谢特征提取模块、分析策略生成模块、样本数据采集模块、代谢模式识别模块及异常代谢检测模块。代谢特征提取模块生成基础代谢...
  • 本发明公开了苯丙酮尿症PAH基因多态性预测临床表型的数据计算方法, 包括以下步骤:首先纳入数据, 通过纳入1089例临床表型数据, 其中国内人群为802例、国外人群为287例;然后数据清理, 通过数据整体探索和基因突变解码对1089例临床表...
  • 本申请涉及一种氨基酸序列生成模型的训练方法及其应用。该方法包括:获取训练数据, 训练数据包括样本蛋白质的样本结构信息;对样本结构信息进行特征编码, 获得样本蛋白质对应的节点特征和边特征;通过待训练的图神经网络模型的多个消息传递层对节点特征和...
  • 本申请公开了基于perl语言拆分异源多倍体的方法、系统、设备及存储介质, 具体涉及生物信息学分析技术领域, 所述方法包括:选择与待拆分的异源多倍体物种近源的二倍体物种作为二倍体参考物种;计算染色体间的距离SD值, 形成矩阵;组成同源染色体群...
  • 本申请公开了基于perl语言的基因组组装方法、系统、设备及存储介质, 获得高精度长Reads互作强度二维矩阵NormalForceMatrix;将二维矩阵NormalForceMatrix拆分, 获得高精度长Reads的聚类结果;根据高精度...
  • 本发明提供一种溶解曲线Tm值预测方法, 涉及生物检测技术领域, 包括以下步骤:构建Tm值标记模型和Tm值预测模型;获取待测样本的数据信息, 将数据信息输入Tm值标记模型;由Tm值标记模型对数据信息进行预处理并标记待测样本有无Tm值, 有Tm...
  • 本发明属于生信分析技术领域, 具体涉及一种基于邻近CpG位点共甲基化状态的全基因组甲基化区域拆分方法。基于全基因组甲基化测序数据, 依据邻近CpG位点的共甲基化状态在全基因组范围内拆分甲基化区域, 为癌症等疾病诊断提供更多的甲基化区域信息,...
  • 本发明属于生物信息技术领域, 公开了一种基于多引物设计的整合位点分析方法, 包括以下步骤:在AAV载体序列的多个位置插入引物, 形成多引物载体;将所述多引物载体整合至宿主基因组中, 通过引物扩增捕获整合位点所在序列;针对整合位点所在序列进行...
  • 本发明涉及多模态RNA特征融合与高置信数据集构建技术领域, 具体公开了一种基于多模态深度学习的蛋白质‑RNA相互作用预测方法, 建模并预测RBP结合模式, 应用计算技术对细胞系特异性RBP‑RNA相互作用进行分类, 并确定了不同细胞系之间结...
  • 本发明涉及一种基于多模态自适应图对比学习的2′‑O‑甲基化位点预测方法, 包括:获取RNA分子, 基于RNA分子, 构建多模态图;对多模态图进行局部图结构增强和节点特征编码, 获取节点嵌入特征, 将节点嵌入特征输入自适应注意力融合模型, 获...
  • 本发明提供一种基于深度自编码压缩的全基因组测序数据基因组预测方法, 该方法:获取各个生物个体的全基因组测序数据, 全基因组测序数据包括多个基因型数据;对各个基因型数据分别进行预设格式转换, 根据转换后的数据构建对应于各个生物个体的基因型向量...
  • 一种基于多任务学习的作物基因型到表型通用预测方法, 该方法包括如下步骤:收集五种作物的基因型和表型数据集, 对基因型数据进行质控与编码, 对表型数据进行标准化处理;采用分层抽样方法, 按比例将数据集划分为训练集和测试集;以基因型数据为输入,...
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