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申请/专利权人：国家超级计算天津中心

摘要：本公开实施例涉及一种基因表达效率的确定方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，其中该方法包括：截取预设遗传物质，得到包含启动子的待测遗传物质片段；将待测遗传物质片段输入预先训练的表达效率检测模型中，得到预设遗传物质对应的表达效率结果。本公开实施例，确定包括启动子的遗传物质片段，并基于该遗传物质片段，确定整体的遗传物质的表达效率结果，在无需确定启动子在遗传物质中的具体位置以及具体类型的情况下，实现了表达效率结果的确定，降低了表达效率结果确定过程的复杂度，并且适用于不能确定启动子位置和或类型的场景，该方法的适用场景较为广泛。

主权项：1.一种基因表达效率的确定方法，其特征在于，包括：截取预设遗传物质，得到包含启动子的待测遗传物质片段；其中，所述启动子为核糖核酸聚合酶识别、结合和开始转录的一段DNA序列，所述预设遗传物质的数量为多个；将所述待测遗传物质片段输入预先训练的表达效率检测模型中，得到所述预设遗传物质对应的表达效率结果；其中，所述表达效率检测模型包括效率分类模型和效率回归模型，所述表达效率结果为表达效率的预测结果，所述表达效率表征基因中需要转录部分在细胞中的表达量；所述将所述待测遗传物质片段输入预先训练的表达效率检测模型中，得到所述预设遗传物质对应的表达效率结果，包括：将所述待测遗传物质片段输入所述效率分类模型中，得到所述待测遗传物质片段的第一效率分类；将所述待测遗传物质片段输入所述效率回归模型中，得到所述待测遗传物质片段的效率预测值；根据所述第一效率分类和所述效率预测值确定所述表达效率结果；根据所述效率预测值对所述预设遗传物质进行降序排列，将排列在前预设位数的多个预设遗传物质确定为多个候选遗传物质；将所述多个候选遗传物质中，第一效率分类与预设效率分类一致，且表达效率结果为第一效率分类的候选遗传物质确定为目标遗传物质；其中，所述表达效率检测模型的训练过程包括：获取样本遗传物质片段以及所述样本遗传物质片段的样本效率结果；将所述样本遗传物质片段聚类为多个样本组；针对每个样本组，确定该样本组中样本效率结果的结果差异，若所述结果差异大于预设差异阈值，则删除该样本组；拼接所述样本遗传物质片段的独热编码序列和位置矩阵特征序列，得到所述样本遗传物质片段的样本特征序列；根据所述样本特征序列和所述样本效率结果训练预设初始模型，得到所述表达效率检测模型。

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