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基因型数据缺失的填充方法、装置及服务器
基因型数据缺失的填充方法、装置及服务器
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作者： 殷力 殷鹏 518000 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号
本申请属于基因预测技术领域，提供了一种基因型数据缺失的填充方法、装置及服务器，该方法包括：从基因库中获取若干不同个体的基因数据生成若干基因样本；每一所述基因样本中包括被随机遮盖的若干基因值；对于所述基因样本中每一基因... 详细信息
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一种基因型数据压缩方法、系统、计算机设备及存储介质
一种基因型数据压缩方法、系统、计算机设备及存储介质
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作者： 张柳彬 李淼新 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号
本发明公开了一种基因型数据压缩方法，包括：采用最简基因型数据编码方式，以字节为单位对基因型数据进行编码处理，以生成基因型阵列；对所述基因型阵列进行特征采样及重排序处理，以生成变异位点特征阵列；根据变异位点特征阵列的顺... 详细信息
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一种基因型数据压缩方法、系统、计算机设备及存储介质
一种基因型数据压缩方法、系统、计算机设备及存储介质
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作者： 张柳彬 李淼新 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号
本发明公开了一种基因型数据压缩方法，包括：采用最简基因型数据编码方式，以字节为单位对基因型数据进行编码处理，以生成基因型阵列；对所述基因型阵列进行特征采样及重排序处理，以生成变异位点特征阵列；根据变异位点特征阵列的顺... 详细信息
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基因型数据缺失的填充方法、装置及服务器
基因型数据缺失的填充方法、装置及服务器
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作者： 殷力 殷鹏 518000 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号
本申请属于基因预测技术领域，提供了一种基因型数据缺失的填充方法、装置及服务器，该方法包括：从基因库中获取若干不同个体的基因数据生成若干基因样本；每一所述基因样本中包括被随机遮盖的若干基因值；对于所述基因样本中每一基因... 详细信息
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基于基因型-表型数据融合的微生物组状态预测模型研究
基于基因型-表型数据融合的微生物组状态预测模型研究
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作者： 张白露 青岛大学
学位级别：硕士
微生物组是指一个群落中的全部微生物资源及生命信息,作为生物体内微生物的总和,对宿主的健康和疾病状态具有深远影响。随着高通量测序技术的快速发展,大量微生物组数据涌现而出,而计算机技术的发展为处理这些大规模数据提供了有效的方... 详细信息
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一种牦牛基因组测序数据的基因型填充方法
一种牦牛基因组测序数据的基因型填充方法
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作者： 王嘉博 秦婕 钟金城 王会 柴志欣 王海波 610000 四川省成都市一环路南四段16号
本发明公开了一种牦牛基因组测序数据的基因型填充方法，根据牦牛深度基因组测序数据进行分子标记提取，低密度重测序分子标记数据的格式转换，基于聚类分析对牦牛群体进行归类分群；利用各分类群内部个体间的遗传关系及估计的遗传参数... 详细信息
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利用融合模型实施基因组选择的方法、装置、设备及介质
利用融合模型实施基因组选择的方法、装置、设备及介质
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作者： 李金龙 王开义 张东峰 杨锋 张秋思 刘忠强 100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107
本发明提供一种利用融合模型实施基因组选择的方法、装置、设备及介质，涉及植物育种技术领域，该方法包括：获取多个生物材料的基因型数据；将所述多个生物材料的基因型数据进行数据预处理后输入目标性状预测模型，得到每个所述生物材... 详细信息
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基于深度学习和异构网络的可解释基因组选择方法及系统
基于深度学习和异构网络的可解释基因组选择方法及系统
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作者： 孔鲁粤 张树 段启龙 吕莎 翟洪生 巩玲 宋玮 250004 山东省济南市二环南路5460号
本公开涉及数据信息处理技术领域，提出了一种基于深度学习和异构网络的可解释基因组选择方法及系统，利用DTInet和DeepR2cov方法，构建异构网络，解释基因组、环境和性状之间的相互作用和关联。然后引入基于Transformer编码器的网络嵌... 详细信息
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一种全基因组预测方法
一种全基因组预测方法
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作者： 张红伟 杨文妍 马育庭 刘茜 袁莉萍 谢玉心 付俊杰 100081 北京市海淀区中关村南大街12号
本发明涉及生物信息学技术领域，尤其涉及一种全基因组预测方法。所述全基因组预测方法包括：获取待测物种群体的多个性状的表型数据；获得所述待测物种群体的基因型数据；基于所述表型数据和所述基因型数据，通过全基因组关联性分析得... 详细信息
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一种新的高精确性的基因组选择育种方法
一种新的高精确性的基因组选择育种方法
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作者： 喻宇烨 梁齐齐 刘芳舟 于海至 300000 天津市武清区武清开发区福源道北侧创业总部基地B19号楼201室
本发明公开了一种新的高精确性的基因组选择育种方法，本发明涉及基因组育种技术领域。该新的高精确性的基因组选择育种方法，包括以下步骤：S1、搭建选择模型，并对其进行训练；S2、利用10‑fold对步骤S1中训练好的选择模型进行交叉验... 详细信息
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