申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117909842A

主分类号：G06F18/2411

分类号：G06F18/2411;G06F18/27;G06N20/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明涉及一种根据细胞对于外界动态信号响应数据预测响应信息的解码方法。本发明的解码方法是将动态信号识别问题形式化为一个分类任务，并利用仿真数据样本来训练模型。然后，利用该训练模型对真实实验中的动态响应数据进行预测和判断，从而获取动态信号的响应信息。本发明利用机器学习方法对细胞的动态响应数据进行预测和判断，可以为研究人员提供更深入的洞察，帮助他们理解细胞如何从环境中提取信息并做出适应性的响应。

主权项：1.一种根据细胞对于外界动态信号响应数据预测响应信息的解码方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1建立目标系统动态响应的动力学模型；S2以随机模拟算法获得模拟的训练数据；S3对于获得的训练数据进行分割；S4分割后的数据进行特征值提取；S5采用机器学习方式以步骤S4获得的特征值进行训练，获得分类器模型；S6以步骤S5获得的分类器模型对于细胞对于外界动态信号的真实响应数据，预测对应的响应信息；优选地，目标系统为cAMP、影响cAMP浓度的因素以及cAMP激活的下游效应蛋白；更进一步地，所述影响cAMP浓度的因素为bPAC和CpdA，bPAC的激活又由外界动态信号影响；下游效应蛋白可以为活性蛋白或荧光蛋白。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 根据细胞对于外界动态信号响应数据预测响应信息的解码方法

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