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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明提供一种基于Transformer的基因组预测方法。该方法包括：步骤1：获取原始SNP位点数据集；步骤2：采用堆叠策略对原始SNP位点数据集进行特征选择得到特征子集步骤3：对所述特征子集中的所有SNP位点进行编码，得到编码矩阵；步骤4：将所述编码矩阵输入至训练好的表型预测模型，预测得到表型值；其中，所述表型预测模型包括Transformer网络和回归预测模块；其中，所述Transformer网络根据输入的编码矩阵获取SNP位点之间的潜在关联信息；所述回归预测模块根据SNP位点之间的潜在关联信息预测得到表型值。本发明通过特征选择在降低计算成本的同时提升表型预测准确率。
主权项：1.一种基于Transformer的基因组预测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取原始SNP位点数据集；步骤2：采用堆叠策略对原始SNP位点数据集进行特征选择得到特征子集步骤3：对所述特征子集中的所有SNP位点进行编码，得到编码矩阵；步骤4：将所述编码矩阵输入至训练好的表型预测模型，预测得到表型值；其中，所述表型预测模型包括Transformer网络和回归预测模块；其中，所述Transformer网络根据输入的编码矩阵获取SNP位点之间的潜在关联信息；所述回归预测模块根据SNP位点之间的潜在关联信息预测得到表型值。
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权利要求：
百度查询： 河南大学 基于Transformer的基因组预测方法
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