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摘要：所公开的技术通过第一神经网络处理第一输入并产生第一输出。该第一输入包括来源于由测序系统在测序运行中捕获的分析物及其周围背景的图像的第一图像数据。所公开的技术通过后处理器处理该第一输出并产生关于该分析物及其周围背景的元数据。所公开的技术通过第二神经网络处理第二输入并产生第二输出。该第二输入包括通过基于该元数据修改第二图像数据而导出的第三图像数据。该第二图像数据来源于该分析物及其周围背景的该图像。该第二输出识别在该测序运行的一个或多个测序循环处对该分析物中的一个或多个分析物的碱基检出。
主权项：1.一种端对端测序的计算机实现的方法，所述端对端测序包括将基于神经网络的模板生成与基于神经网络的碱基检出集成，所述方法包括：访问包含处于一定光学像素分辨率的像素的第一图像数据和第二图像数据，其中所述第一图像数据包括由测序系统针对测序运行的测序循环中的初始测序循环捕获的簇及其周围背景的图像，并且其中所述第二图像数据包括由所述测序系统针对所述测序运行的所述初始测序循环和附加测序循环捕获的所述簇及其周围背景的图像；通过基于神经网络的模板生成器处理所述第一图像数据，并且产生识别簇元数据的簇映射，其中所述簇元数据识别包括簇形状的所述簇的空间分布信息，并且其中所述基于神经网络的模板生成器基于将所述簇的所述图像映射到所述簇元数据的任务来训练；经上采样的子像素分辨率对模板图像中的所述簇的所述空间分布信息进行编码，其中所述模板图像的子像素和所述簇的所述图像的所述像素表示相同的成像区域；基于所述模板图像修改所述第二图像数据的所述像素的强度值，并且产生具有强度分布的所述第二图像数据的强度修改版本，所述强度分布考虑了所述簇的所述空间分布信息；以及通过基于神经网络的碱基检出器处理所述第二图像数据的所述强度修改版本，并且在所述测序运行的一个或多个测序循环处产生对所述簇中的一个或多个簇的碱基检出，其中所述基于神经网络的碱基检出器基于将所述簇的所述图像映射到所述碱基检出的任务来训练。
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