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一种基于深度递归神经网络的DNase高通量测序数据中DNA碱基倾向性偏差消除方法

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摘要

本发明提供一种基于深度递归神经网络的DNase高通量测序数据中DNA碱基倾向性偏差消除方法，步骤一：DNase‑Seq数据酶切位点区域DNA碱基获取，步骤二：DNase‑Seq数据DNA碱基倾向性获取，步骤三：基于深度递归神经网络的DNA碱基组合倾向性模型构建，步骤四：DNA碱基倾向性偏差消除。通过所发明的方法可以精确地滤除DNase高通量测序数据中含有的DNA碱基倾向性偏差，以生成更加准确的DNase‑Seq测序结果，从而为后续更高层次的应用分析提供数据保障。

著录项

公开/公告号CN108280326B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-11

原文格式PDF
申请/专利权人哈尔滨工程大学;
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申请/专利号CN201810057821.7
发明设计人冯伟兴;贺波;丛瑞达;徐斯文;王影;王雪莹;
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申请日2018-01-22
分类号G16B20/30(20190101);G16B30/00(20190101);G06N3/08(20060101);
代理机构
代理人
地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室
入库时间 2022-08-23 11:57:11

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