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申请/专利权人：佩索纳里斯公司
摘要：一种基于片段组学特征预测受试者疾病分类的方法可以包括访问受试者生物样品的序列数据。所述方法还可以包括基于序列数据生成一组序列大小值。所述组中的每个序列大小值可以对应于序列数据的序列的大小。所述方法还可以包括通过将所述组序列大小值投影到片段组学特征的潜在变量上来确定受试者的片段组学特征幅度。可以通过将一个或多个信号分离算法应用于从一个或多个参考生物样品获得的其他序列大小值来生成潜在变量。所述方法也可以包括通过使用机器学习模型处理片段组学特征幅度来生成结果。结果可以包括预测受试者是否患有特定疾病的分类。
主权项：1.一种方法，其包括：访问受试者的生物样品的序列数据；基于所述序列数据生成一组序列大小值，其中所述组中的每个序列大小值对应于所述序列数据的序列的大小；通过将所述组序列大小值投影到片段组学特征的潜在变量上来确定受试者的片段组学特征幅度，其中所述潜在变量是通过将一个或多个信号分离算法应用于从一个或多个参考生物样品获得的其他序列大小值来生成的；通过使用机器学习模型处理所述片段组学特征幅度来生成结果，其中所述结果包括预测所述受试者是否患有特定疾病的分类；以及输出所述结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 佩索纳里斯公司 基于核酸分子的潜在变量确定片段组学特征
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