摘要
本发明公开了一种基因标志物在食道、胃、肠多癌种早筛中的应用、早筛模型构建方法以及检测装置,属于消化道肿瘤的早期无创检测技术领域。通过分析外周血中循环游离DNA的全基因组特征,建立了一种新型的多癌种筛查体系。基于低深度全基因组测序数据,重点检测三个维度的分子标记:基因组拷贝数变异模式、特定长度的DNA片段分布特征以及转录起始区域的表观遗传学信号。采用先进的转换器神经网络架构,模型通过其特有的自注意力机制,能够高效地捕捉全基因组范围内的复杂特征关联。模型设计特别考虑了基因组数据的特殊性,引入了适应性的位置编码系统,准确反映DNA片段在染色体上的空间分布关系。使得系统能够在极低测序深度下,仍保持优异的检测性能。
技术关键词
标志物
深度学习模型
转换器
位点
注意力机制
染色体
编码器
模型构建方法
基因组拷贝数变异
分类装置
全基因组测序数据
样本
胃癌
位置编码系统
变量
基线
神经网络架构
系统为您推荐了相关专利信息
藻红蛋白标记
捕获微球
检查点
采集人体血液
指标检测试剂盒
评估电池健康状态
锂离子电池健康状态
数据
皮尔逊相关系数
粒子群优化算法
CMOS温度传感器
电流发生器
数模转换器电路
温度测定方法
控制器
飞机空调系统
实体识别模型
故障诊断方法
门控循环单元
故障诊断模型
相位差数据
霍尔传感器
光电传感器
训练深度学习模型
动态补偿方法