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申请/专利权人：富士胶片株式会社
摘要：本发明的一方式提供一种学习系统、确定系统和预测系统以及学习方法、确定方法和预测方法。在DNA的甲基化测定中，存在亚硫酸氢盐转化的不完全性的问题问题1、在几个不同的生物标记序列基因一起扩增时产生偏差的问题问题2及非甲基化信号的过度扩增的程度依赖于基因序列本身和用于测定的化学物质这一问题问题3。在本发明的一方式中，提供一种在存在3个问题时学习测定误差特性并且使所学习的误差特性反映到生物标记选择基准的系统和与该系统对应的方法。解决在存在问题1～3的组合时的对DNA的甲基化的测定误差特性评价的问题，形成本发明的主要新颖性。
主权项：1.一种学习系统，其学习测定协议变量与作为生物标记序列的结果而产生的误差特性的关系，所述学习系统具备处理器，所述处理器进行如下处理：输入以能够针对具有重要性的变量获取适当的数据的方式设计的校准数据；及使用概率模型，学习针对所述具有重要性的变量遍及各测定协议的误差分布的特性，所述概率模型包括：第1参数，为了对亚硫酸氢盐转化的误差进行模型化，用适当选择的先验参数进行了初始化；第2参数，为了对生物标记序列的扩增的相互依赖性进行模型化，用适当选择的先验参数进行了初始化；及第3参数，为了对PCR整体的偏差进行模型化，用适当选择的先验参数进行了初始化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 富士胶片株式会社 学习系统、确定系统和预测系统以及学习方法、确定方法和预测方法
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