基于深度学习预测多个体间三级以内亲缘关系的方法

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基于深度学习预测多个体间三级以内亲缘关系的方法
申请号:CN202510619454
申请日期:2025-05-14
公开号:CN120656535A
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
基于深度学习预测多个体间三级以内亲缘关系的方法,S1随机模拟家系生成,以随机模拟法产生各种检测系统的模拟随机个体和模拟随机家系,随机家系包括父子、全同胞、半同胞等;试剂盒单用或组合使用形成15~74个基因座的检测系统;步骤S2数据预处理,分为(1)两个体模型,(2)亲母子‑个体模型,(3)全同胞‑个体模型;每个模型的数据随机选择60%数据作为训练集,随机选择10%的数据作为验证集,用随机选择30%的数据作为测试集;步骤S3建模和评估,使用深度神经网络算法,模型均为多特征输入单输出的多分类模型;将预测值与对应样本组的真实亲缘关系进行对比,计算亲缘关系一致组的百分比,作为特定模型预测的准确率。
技术关键词
深度学习预测 深度神经网络算法 深度学习模型 参数 指数 数据预处理算法 染色体基因座 数据输入方式 STR基因座 关系预测模型 突变等位基因 训练集 试剂盒 频率
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