摘要
本发明属于法医损伤病理学领域,尤其涉及构建跨物种损伤时间推断模型以及损伤时间点预测方法,通过先进的生物信息学技术,从直系同源基因或旁系同源基因出发,基于转录组将时序性跨物种保守分子应用到跨物种损伤时间推断当中,提高了骨骼肌损伤恢复过程推测的准确性和可靠性。本发明整合了多种分析工具与算法,能够全面挖掘跨物种的保守时序性规律,提供更加全面的分析视角。削减跨物种偏移效应:通过Combat等方法,有效削减了生物数据的跨物种偏移效应,确保了结果的准确性。本发明深挖跨物种保守时序性规律,削减生物数据的跨物种偏移效应,深度探索生物标志物的保守性,建立一个全面的时序类跨物种研究框架。
技术关键词
骨骼肌损伤修复
点预测方法
蛋白互作网络
基因
构建机器学习模型
生物信息学技术
动物
网络分析
时序
对齐工具
深度学习算法
多层感知器
人类
指标
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