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申请/专利权人：北京国科本草生物科技有限公司

摘要：本申请涉及人工智能技术领域，尤其提供一种基于人工智能的植物基因组测序数据分析方法及分析系统Plantsyn，通过长短期记忆网络，精确构建了目标植物对象的基因组表达描述向量关系网，适应于多种特征集。AI滑动采样核技术的引入，实现了从复杂数据中精准提取局部描述向量关系网，并基于数据分布特征构建向量关系网二元组，提升了数据分析的精细度。通过集成向量关系网二元组，形成了基因组测序集成向量集，从而提高了噪声检测的灵敏度和准确性。这样能够全面评估测序数据集的噪声扰动情况，为科研人员提供重要数据质量信息，并助力后续数据清洗和实验设计，显著提升基因组测序数据分析的准确性和可靠性。该方法及系统也可应用于植物转录组的数据分析中。

主权项：1.一种基于人工智能的植物基因组测序数据分析方法，其特征在于，应用于人工智能分析系统，所述方法包括：利用长短期记忆网络确定第一初始基因组测序数据集的第一基因组表达描述向量关系网、以及第二初始基因组测序数据集的第二基因组表达描述向量关系网，所述第一初始基因组测序数据集和所述第二初始基因组测序数据集对应于目标植物对象，所述第一基因组表达描述向量关系网和所述第二基因组表达描述向量关系网分别为基因组表达量特征集、转录本结构特征集或者表观遗传标记特征集中的任意一种；基于AI滑动采样核分别从所述第一基因组表达描述向量关系网和所述第二基因组表达描述向量关系网中确定出至少一个局部描述向量关系网，基于各所述局部描述向量关系网在对应基因组表达描述向量关系网中的数据分布特征确定至少一个向量关系网二元组，每个所述向量关系网二元组中的第一局部描述向量关系网和第二局部描述向量关系网属于不同的基因组表达描述向量关系网且在对应基因组表达描述向量关系网中的数据分布特征相同；将每个所述向量关系网二元组中的第一局部描述向量关系网和第二局部描述向量关系网进行集成得到基因组测序集成向量集，基于每个所述基因组测序集成向量集确定对应的向量关系网二元组中的第一局部描述向量关系网和第二局部描述向量关系网的测序噪声扰动结果；基于各所述向量关系网二元组的测序噪声扰动结果，确定所述第一初始基因组测序数据集和所述第二初始基因组测序数据集的测序噪声扰动结果，所述测序噪声扰动结果为存在测序噪声扰动或者不存在测序噪声扰动。

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