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申请/专利权人：东北林业大学;电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要：基于深度学习的nanopore测序数据碱基识别方法，涉及生物信息学领域，针对现有技术中nanopore测序准确率低的问题，一：下载包括肺杆菌、肠杆菌、变形杆菌在内的50组nanopore原始数据作为训练集；二：对50组原始数据进行碱基识别，得到碱基序列；三：获取准确率在99％以上的Illumina测序序列，并以准确率在99％以上的Illumina测序序列作为参考基因组，以参考基因组作为groundtruth并使用Tombo算法对碱基序列进行校正；四：使用Re‑squiggle方法将校正后的碱基序列转换为对应的电信号数据，然后将电信号数据进行标记；五：利用标记后的电信号数据以及原始数据训练神经网络，并利用训练好的神经网络进行碱基识别。本申请实现了对nanopore测序数据碱基序列高准确的识别。
主权项：1.基于深度学习的nanopore测序数据碱基识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：下载包括肺杆菌、肠杆菌、变形杆菌在内的50组nanopore原始数据作为训练集；步骤二：对50组原始数据进行碱基识别，得到碱基序列；步骤三：获取准确率在99％以上的Illumina测序序列，并以准确率在99％以上的Illumina测序序列作为参考基因组，以参考基因组作为groundtruth并使用Tombo算法对碱基序列进行校正；步骤四：使用Re-squiggle方法将校正后的碱基序列转换为对应的电信号数据，然后将电信号数据进行标记；步骤五：利用标记后的电信号数据以及原始数据训练神经网络，并利用训练好的神经网络进行碱基识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北林业大学 电子科技大学长三角研究院(衢州) 基于深度学习的nanopore测序数据碱基识别方法
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