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一种基于深度学习模型的尿液蛋白质组学谱图数据分析系统

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本发明公开了一种基于深度学习模型的尿液蛋白质组学谱图数据分析系统，所述系统包括以下三个部分：第一部分：一致性处理部分，在该部分将样本的蛋白质组学谱图数据进行一致性处理，得到标准化后的峰度矩阵；第二部分：深度学习模型构建部分；第三部分：深度学习模型的训练和预测部分。该分析系统通过“特征刈痕提取”方法对尿液蛋白质组的原始谱图数据进行一致性处理，有效提高了不同样本的谱图数据之间的可比性，克服了本领域的技术难题。该分析系统能够对尿液蛋白质组的LC‑MS/MS谱图数据进行解析和识别，从而高准确度的预测该尿液样本的来源是健康人还是疾病患者。该分析系统在开发与尿蛋白异常相关疾病的辅助诊断工具中具有广阔的应用前景。

著录项

公开/公告号CN111781292A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-16

原文格式PDF
申请/专利权人四川大学华西医院;
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申请/专利号CN202010681733.1
发明设计人王诗盛;杨浩;钟艺;郑文;胡立强;
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申请日2020-07-15
分类号G01N30/86(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06T7/00(20170101);G16H50/20(20180101);G16H50/80(20180101);
代理机构51222 成都高远知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张娟;魏静
地址 610000 四川省成都市武侯区国学巷37号
入库时间 2023-06-19 08:34:56

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-06-21

授权

发明专利权授予

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