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基于机器学习分析基因上游启动子对表达影响强度的方法

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本发明属于生物信息学技术领域，公开了一种基于机器学习分析基因上游启动子对表达影响强度的方法，通过UCSC基因组浏览器得到基因上游2000bp序列，使用JASPAR启动子预测网站预测基因序列中的启动子元件存在及可靠性；通过EBI基因表达数据库得到基因实验测得的其在各细胞当中，各细胞时期的表达量，数据整合；列出所有启动子可能的所有组合，分别将对表达进行回归，得到各启动子所占权重；取结果中平均绝对差值小于100的结果，将各结果中启动子权重平均得到启动子元件对基因表达影响的强度。传统方法进度缓慢，成本较高，本发明得到启动子元件对于表达的强度预测的方法快速，成本低。

著录项

公开/公告号CN111613270A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-01

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子科技大学;
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申请/专利号CN202010319369.4
发明设计人谢晖;陈锐朴;陈雪利;朱守平;罗艳霞;
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申请日2020-04-21
分类号G16B25/00(20190101);G16B40/00(20190101);
代理机构61227 西安长和专利代理有限公司;
代理人李霞
地址 710071 陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学
入库时间 2023-06-19 08:08:08

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2023-03-31

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发明专利权授予

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