摘要
本申请公开了一种DNA甲基化预测方法和相关设备,方法包括:获取多个物种的DNA甲基化数据,预处理得到数据样本集;利用数据样本集对预设的深度学习模型进行迭代优化,得到初始预测模型;利用目标物种的数据样本集对初始预测模型进行参数微调,得到目标预测模型;利用目标预测模型对目标物种进行DNA甲基化预测。本申请通过多物种预训练机制整合多物种公共甲基化数据,构建具有泛化能力的初始模型,使目标物种仅需少量样本即可微调出高精度模型,显著降低对大规模实体组织数据的依赖。本申请可以广泛应用于DNA甲基化科学研究、疾病风险遗传变异识别、遗传咨询等领域;相关的预测模型技术可广泛应用于深度学习技术领域。
技术关键词
深度学习模型
DNA甲基化预测方法
DNA序列
样本
批量
特征提取模块
特异
多尺度特征
预测模型技术
编码
参数
处理器
深度学习技术
储存器
计算机存储介质
数据处理模块
训练集
计算机程序产品
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跨模态
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语义
深度学习模型
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文档特征