摘要
本发明涉及生物信息数据处理技术领域,尤其涉及一种基于人工智能的基因检测数据清洗方法。所述方法包括以下步骤:获取原始基因检测数据集;对原始基因检测数据集进行检测质量特征识别,得到检测质量特征数据;对检测质量特征数据进行质量筛选,得到检测质量筛选数据;根据检测质量筛选数据对原始基因检测数据集进行去噪处理,得到初步基因检测数据集;对初步基因检测数据集进行高通量测序分析,生成高通量测序数据。因此,本发明通过数据分析技术、人工智能技术和自适应校正技术,以实现对基因检测数据进行测序错误校正、自适应批次效应校正和冗余数据智能剔除,从而使得基因检测数据的清洗效果更佳。
技术关键词
高通量测序数据
数据清洗方法
错误校正数据
效应
基因表达模式
位点
高通量测序分析
聚类
错误状态数据
多模态
生物信息数据处理技术
基因表达数据
冗余特征
重构
数据同步
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智能运维方法
数字孪生体
多智能体协同
风电
实时数据采集
智能筛查系统
混合效应模型
交互网络
网络特征
SNP基因型
模型构建方法
曲线特征
对称骨架
特征点
梁柱节点处钢筋
单克隆抗体
融合多肽
可变区氨基酸序列
温敏微载体
培养脐带间充质干细胞