摘要
本发明提供了一种基于精斑/精液miRNA的年龄预测产品和方法,属于基因工程技术领域。本发明提供了一种用于评估年龄的miRNA组合,包括miR‑151a‑3p、miR‑101‑3p和miR‑148a‑3p,并提供了基于精斑和/或精液预测年龄的机器学习模型的构建方法,以及利用构建的模型预测年龄的方法。本发明首次将高通量测序应用于精斑样本,以测试机器学习的年龄推断模型,随机梯度下降模型MAE为5.126岁,为法医精斑的年龄推断提供了新的方法。
技术关键词
机器学习模型
年龄
随机梯度下降
机器学习方法
支持向量机算法
线性回归算法
核苷酸
基因工程技术
决策树模型
邻近算法
高通量
训练集数据
样本
随机森林
数字型
序列
男性
载体
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结节检测方法
传播算法
Sigmoid函数
像素矩阵
CT图像数据
双偏振雷达
相态识别方法
构建卷积神经网络
组网
训练集
机器学习模型
随机森林模型
弱分类器
互动特征
投资者
机器学习模型
彩色图像数据
配电环网柜
电弧故障诊断方法
故障诊断系统