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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及生物信息学技术领域，特别是涉及农作物表型关联调控网络优化方法及系统，方法包括：基于基因调控矩阵，构建初始基因调控网络；将初始基因调控网络、基因表达量数据和农作物样本的表型数据，输入到训练后的神经网络模型中，输出基因表型关联调控网络；在训练的过程中所使用的总损失函数，是第一、第二和第三损失函数的求和结果；第一损失函数是自编码器重构邻接矩阵与自编码器输入连接矩阵之间的差异；第二损失函数是全连接神经网络预测的样本表型与真实的样本表型之间的差异；第三损失函数是使用全连接神经网络的第一层权重指导自编码器重构连接矩阵的学习，所构建的连接函数。本发明能够提高基因‑表型关联分析的准确性和泛化能力。
主权项：1.农作物表型关联调控网络优化方法，其特征是，包括：获取农作物样本的基因表达量数据、基因调控矩阵和样本的表型数据；基于基因调控矩阵，构建初始基因调控网络；将初始基因调控网络、基因表达量数据和农作物样本的表型数据，输入到训练后的神经网络模型中，输出基因表型关联调控网络；其中，训练后的神经网络模型在训练的过程中所使用的总损失函数是第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数的求和结果；所述第一损失函数是自编码器重构邻接矩阵与自编码器输入邻接矩阵之间的差异；所述第二损失函数是全连接神经网络预测的样本表型与真实的样本表型之间的差异；所述第三损失函数是采用正则化策略，使用全连接神经网络的第一层权重指导自编码器重构连接矩阵的学习所构建的连接函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 农作物表型关联调控网络优化方法及系统
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