[发明专利]一种基于深度学习模型获取多基因风险评分的方法及系统有效
| 申请号： | 201911342136.X | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111128298B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 马宝山;李重阳;严浩文;方明坤 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G16B20/20 | 分类号： | G16B20/20;G16B40/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连至诚专利代理事务所(特殊普通合伙) 21242 | 代理人： | 涂文诗;邓珂 |
| 地址： | 116000 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于深度学习模型获取多基因风险评分的方法及系统，其包括：对原始SNP样本数据进行预处理；创建SNP数据与疾病风险评分关系的深度学习模型，所述深度学习模型至少包括深层神经网络模型、卷积神经网络模型和残差神经网络模型；对所述深度学习模型进行优化；基于优化后的深度学习模型对待评分的SNP数据进行评分。本发明通过使用大量的SNP位点训练对应的深度学习模型，从而拟合出SNP位点与遗传性疾病之间复杂的非线性关系，以更加便捷客观准确的为用户提供PRS评分。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 获取 多基因 风险 评分 方法 系统 | ||
【主权项】：
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