一种基于深度学习的基因检测序列一致性校正方法及系统

本发明提出一种基于深度学习的基因检测序列一致性校正方法及系统，该方法包括：获取多份已知真实序列的基因数据，并对所述已知真实序列的基因数据进行预处理；构建包含编码层，卷积层、循环层和全连接层的初始深度神经网络模型，并将预处理后的基因数据输入到所述初始深度神经网络模型进行训练，得到最终深度神经网络模型；将多个待检测基因数据输入到所述最终深度神经网络模型中，以输出各个所述待检测基因数据中每个位点的错误概率，根据所述每个位点的错误概率确定与多个待检测基因数据对应的一致序列。本申请能够有效识别和校正低质量序列中的错误，提高后续分析的准确性。