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申请/专利权人：中山大学中山眼科中心
摘要：本发明公开了一种利用深度学习高效检测NanoporeDRS数据中m6A的方法，该方法包括：获取含有m6A和不含m6A的甲基化数据集，并对数据进行预处理，包括测序、映射以及比对；对预处理后的数据集进行特征抽取得到特征数据集；构建深度学习模型，利用特征数据集进行训练；所述深度学习模型包括原始信号处理模块、basecalling错误特征处理模块以及分类模块；使用训练好的深度学习模型用在测试集上进行验证；利用训练好的深度学习模型对待预测样本进行预测。本发明能充分利用NanoporeDRS信号的特征进行甲基化检测，大大提高了检测的准确率。
主权项：1.利用深度学习高效检测NanoporeDRS数据中m6A的方法，其特征在于，包括下述步骤：获取含有m6A和不含m6A的甲基化数据集，并对数据进行预处理，包括测序、映射以及比对；对预处理后的数据集进行特征抽取得到特征数据集；构建深度学习模型，利用特征数据集进行训练；所述深度学习模型包括原始信号处理模块、basecalling错误特征处理模块以及分类模块；使用训练好的深度学习模型用在测试集上进行验证；利用训练好的深度学习模型对待预测样本进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学中山眼科中心 利用深度学习高效检测Nanopore DRS数据中m6A的方法
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