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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院军事医学研究院

摘要：本申请公开了一种宏基因组数据分类方法、装置、设备及介质，涉及生物序列分类技术领域，训练好的分类模型包括多个并联连接的分类层，每一分类层对应一个分类层级，不同分类层对应的分类层级不同，分类层级为界、门、纲、目、科、属或种，在对宏基因组数据进行分类时，对于每一碱基序列，对碱基序列进行切分，得到多个切分序列，以切分序列作为输入，利用训练好的分类模型确定切分序列的分类结果，基于碱基序列对应的所有切分序列的分类结果，确定碱基序列的分类结果，从而可同时完成碱基序列在多分类层级的准确分类，且能够确定碱基序列在界、门、纲、目、科、属或种上的类别，可解释性强。

主权项：1.一种宏基因组数据分类方法，其特征在于，所述宏基因组数据分类方法包括：获取宏基因组数据；所述宏基因组数据包括多个碱基序列；对于每一所述碱基序列，对所述碱基序列进行切分，得到多个切分序列；对于每一所述切分序列，以所述切分序列作为输入，利用训练好的分类模型确定所述切分序列的分类结果；所述训练好的分类模型包括多个并联连接的分类层，每一所述分类层对应一个分类层级，不同所述分类层对应的分类层级不同，所述分类层级为界、门、纲、目、科、属或种；所述切分序列的分类结果包括每一所述分类层输出的初始类别，所述初始类别为所述分类层对应的分类层级中的一种类别；对于每一所述碱基序列，基于所述碱基序列对应的所有切分序列的分类结果，确定所述碱基序列的分类结果；所述碱基序列的分类结果包括每一所述分类层输出的最终类别；所述训练好的分类模型还包括：输入层和共享卷积层；所述输入层的输出端连接所述共享卷积层的输入端；所述共享卷积层的输出端分别连接每一所述分类层的输入端；基于所述碱基序列对应的所有切分序列的分类结果，确定所述碱基序列的分类结果，具体包括：对于每一所述分类层，执行步骤1和步骤2：步骤1，对于所述分类层对应的分类层级中的每一种类别，根据所述碱基序列对应的所有切分序列的分类结果，确定所述分类层输出的初始类别与所述类别相同的切分序列的总个数，得到所述类别的权重；对所述分类层输出的初始类别与所述类别相同的切分序列的概率进行相加，得到所述类别的总概率；对所述类别的权重和所述类别的总概率进行相乘，得到所述类别的权重评分；所述概率是由所述训练好的分类模型输出的；步骤2，选取所述权重评分最高的类别作为所述分类层输出的最终类别；将所有所述分类层输出的最终类别组成所述碱基序列的分类结果。

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百度查询： 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 一种宏基因组数据分类方法、装置、设备及介质