[发明专利]一种基于RNN-CNN神经网络融合算法的人体周期表达基因识别方法有效
| 申请号： | 201910378150.9 | 申请日： | 2019-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN110111848B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 许佩佩 | 申请（专利权）人： | 南京鼓楼医院 |
| 主分类号： | G16B40/00 | 分类号： | G16B40/00;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 210008 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于RNN‑CNN神经网络融合算法的人体周期表达基因识别方法，首先对原始数据进行缺失修补和时序周期延拓，然后通过数据标签建立优质学习数据集，将周期表达数据进行热图聚类，以视觉角度初始了解生物钟基因的特定表达，然后利用深度学习算法，将循环神经网络算法和卷积神经网络算法结合成RNN‑CNN融合算法，最后将RNN‑CNN融合算法分类器与常用的深度学习算法CNN、RNN进行周期与非周期基因亚型分类，将分类结果进行了交叉验证，并用准确度评分、召回率以及综合评价指标进行评价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rnn cnn 神经网络 融合 算法 人体 周期 表达 基因 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于RNN‑CNN神经网络融合算法的人体周期表达基因识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：数据预处理，从GEO数据库获取人类时序基因表达谱数据GSE39445，包括人体全血转录组，对原始数据进行缺失修补和时序周期延拓；步骤S2：对预处理后的数据进行标签，更改数据格式，建立数据训练集；步骤S3：从数据训练集中选取出若干组周期表达数据，将周期表达数据基于R语言进行热图聚类；步骤S4：将循环神经网络算法和卷积神经网络算法相结合，搭建RNN‑CNN融合神经网络，并对步骤S2建立的数据训练集进行分类训练，得到对时序基因表达谱数据进行周期与非周期基因亚型分类的分类结果。
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