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申请/专利权人：华旭
摘要：本发明公开了一种基于单链测序数据的多癌症检测准确率提升方法，包括如下步骤：1：利用血液样本得到训练集，将血液样本进行单链DNA甲基化测序；2：利用训练集识别各类癌症特异的DNA差异甲基化位点DMR和DNA差异半甲基化位点DHMR；3：将训练集分为N等份，得到N组数据；4：利用N组数据采用深度神经网络DNN模型分别训练DMR模型和DHMR模型；5：将DMR子模型和DHMR子模型融合，进行二次校准，得到统一模型，利用所述统一模型对血液样本进行检测。本发明同时挖掘了DNA甲基化和DNA半甲基化两种特征，并提出DNA甲基化和半甲基化特征的整合模型，显著提升了癌症预测的精度，优于任意单个特征的预测模型。
主权项：1.一种基于单链测序数据的多癌症检测准确率提升方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用血液样本得到训练集，训练集中包含多类癌症病人血液和正常人血液，将血液样本进行单链DNA甲基化测序；步骤2：利用训练集识别各类癌症特异的DNA差异甲基化位点DMR和DNA差异半甲基化位点DHMR；步骤3：将训练集分为N等份，得到N组数据，用于训练N个模型；步骤4：利用N组数据采用深度神经网络DNN模型分别训练DMR模型和DHMR模型，得到N个DMR模型和N个DHMR模型；步骤5：将N个DMR子模型和N个DHMR子模型融合，进行二次校准，得到统一模型，利用所述统一模型对血液样本进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华旭 基于单链测序数据多癌症检测准确率的提升方法
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