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申请/专利权人：北京大学现代农业研究院
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117953964A
主分类号：G16B15/30
分类号：G16B15/30;G16B30/00;G16B50/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明属于生物信息学技术领域，公开了一种基于因果性、倍数变化及大语言AI的基因‑代谢物对筛选方法，包括：对来自不同时间点的样本进行转录组测序，进行生物信息注释和定量，获得基因表达矩阵；对来自不同时间点的样本进行基于质谱的代谢组检测，进行生物信息注释与定量，获得代谢物浓度矩阵；选择目标代谢物，计算每个基因与代谢物间的关联强度，进行启发式排序；利用人工智能大语言模型进行基于基因功能注释和先验知识的启发式回答。本发明运用收敛交叉映射和格兰杰因果检验，结合大语言模型，准确判定基因与代谢物的因果关系，适用于处理复杂时间序列数据，提高结论的生物学可靠性，助力科研人员快速识别关键基因，为后续实验验证提供有力支持。
主权项：1.一种基于因果性、倍数变化及大语言AI的基因-代谢物对筛选方法，其特征在于,其包括如下步骤：步骤S1、对来自不同时间点的样本进行转录组测序，并进行生物信息注释和定量，获得基因表达矩阵；步骤S2、对来自不同时间点的样本进行基于质谱的靶向或非靶向代谢组检测，并进行生物信息注释与定量，获得代谢物浓度矩阵；步骤S3、选择目标代谢物，计算每个基因与代谢物间的关联强度，并进行启发式排序；步骤S4、利用人工智能大语言模型进行基于基因功能注释和先验知识的启发式回答，用于筛选关联基因-代谢物对。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学现代农业研究院 基于因果性、倍数变化及大语言AI的基因-代谢物对筛选方法
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