摘要
一种奶牛个体BAM文件的分型方法,本发明涉及奶牛个体BAM文件的分型方法。本发明的目的是为了解决现有奶牛个体BAM文件的分型精度低的问题,而提出一种奶牛个体BAM文件的分型方法。过程为:1、获取奶牛个体的BAM文件;2、获取奶牛个体的BAM文件中所有变异类型信号的所有聚类簇结果;每个聚类簇中所含信号整合为一个结构变异信号进行输出;3、得到分型后的单倍型1文件和单倍型2文件;4、获得训练好的深度学习模型和大语言模型;5、将待测奶牛个体的BAM文件输入训练好的深度学习模型,训练好的深度学习模型输出待测奶牛个体的BAM文件分型后的单倍型1文件和单倍型2文件。本发明用于奶牛个体BAM文件的分型领域。
技术关键词
深度学习模型
分型方法
染色体
信号
大语言模型
输出特征
损失函数优化
语义特征
优化器
检测工具
聚类
数据
软件
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