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申请/专利权人：中国疾病预防控制中心性病艾滋病预防控制中心;中国科学院微生物研究所
摘要：本发明公开了一种HIV基因型耐药预测的方法、系统、设备及介质，所述方法包括利用B亚型数据集对应的0‑1矩阵训练第一基础预测模型，再利用非B亚型数据集对应的0‑1矩阵调整；计算B亚型数据集和非B亚型数据集中氨基酸序列的PSSM矩阵，利用B亚型数据集对应的PSSM矩阵训练第二基础预测模型，再利用非B亚型数据集对应的PSSM矩阵调整；训练HIV基因型耐药预测模型，所述模型包括融合模块，所述融合模块用于融合第一基础预测模型的中间特征和第二基础预测模型的中间特征。本发明使用了非B亚型数据对模型进行调整，还将两个基础预测模型的中间特征融合，提高了对B亚型和非B亚型基因序列耐药预测的准确性。
主权项：1.一种HIV基因型耐药预测的方法，其特征在于，包括：获得B亚型数据集和非B亚型数据集；所述B亚型数据集和非B亚型数据集均包括患者基因序列对应的氨基酸序列、氨基酸序列ID、是否耐药的信息；对B亚型数据集和非B亚型数据集中的氨基酸序列进行one-hot编码得到m×n的0-1矩阵，利用B亚型数据集对应的0-1矩阵、基于第一卷积神经网络，训练第一基础预测模型，利用非B亚型数据集对应的0-1矩阵调整所述第一基础预测模型，其中，0表示不耐药，1表示耐药，m表示氨基酸的种类，n表示氨基酸序列的长度；根据比对参考数据库，计算B亚型数据集和非B亚型数据集中氨基酸序列的PSSM矩阵；利用B亚型数据集对应的PSSM矩阵、基于第二卷积神经网络，训练第二基础预测模型；利用非B亚型数据集对应的PSSM矩阵调整所述第二基础预测模型；训练HIV基因型耐药预测模型，所述HIV基因型耐药预测模型的输出结果为耐药或不耐药，所述HIV基因型耐药预测模型包括融合模块，所述融合模块用于融合第一基础预测模型的中间特征和第二基础预测模型的中间特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国疾病预防控制中心性病艾滋病预防控制中心 中国科学院微生物研究所 一种HIV基因型耐药预测的方法、系统、设备及介质
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