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【发明公布】基于机器学习寻找影响猪脂肪沉积的候选基因的方法_青岛兴牧畜牧科技发展有限公司_202211577145.9 

申请/专利权人:青岛兴牧畜牧科技发展有限公司

申请日:2022-12-09

公开(公告)日:2023-01-06

公开(公告)号:CN115579066A

主分类号:G16B40/00

分类号:G16B40/00;G16B30/10;G06N3/04;G06N3/08

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.04.18#授权;2023.01.24#实质审查的生效;2023.01.06#公开

摘要:本发明涉及生物信息学领域,具体为一种基于机器学习寻找影响猪脂肪沉积的候选基因的方法,主要包括以下步骤:步骤一:收集猪肌肉样本,通过FOSS机测定肌内脂肪含量,作为样本标签,根据肌内脂肪含量大小分为高低组转化为二分类处理问题;步骤二:提取样本RNA,进行mRNA建库得到测序数据;步骤三:对步骤二中的测序数据进行质控和比对处理,并标准化得到样本基因表达TPM值;步骤四:利用数据集通过交叉验证的方式进行神经网络机器学习训练;步骤五:对特征基因进行重要性排序从而确定候选基因。有益效果为,通过模型预测准确性的变化筛选影响肌内脂肪含量的重要候选基因。

主权项:1.一种基于机器学习寻找影响猪脂肪沉积的候选基因的方法,主要包括以下步骤:步骤一:收集猪肌肉样本,通过FOSS机测定肌内脂肪含量,作为样本标签,根据肌内脂肪含量大小分为高低组转化为二分类处理问题;步骤二:提取样本RNA,进行mRNA建库得到测序数据;步骤三:对步骤二中的测序数据进行质控和比对处理得到基因的count值,所述count值为比对到的reads数,并标准化得到样本基因表达TPM值;所述TPM值计算公式为: 上述公式中各字母的含义: :比对到基因上的read数,即基因的count值; :基因的外显子长度的总和,根据参考基因组SusSscrofa11.1的注释计算; :所有基因比对read数和其外显子长度总和之比的和;将基因表达TPM值作为样本特征,并设置与样本特征一一对应的标签值,将样本特征和标签值构建成数据集;步骤四:利用数据集通过交叉验证的方式进行神经网络机器学习训练;步骤五:基于PermutationImportance的方法计算神经网络模型特征的重要性。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 青岛兴牧畜牧科技发展有限公司 基于机器学习寻找影响猪脂肪沉积的候选基因的方法

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