[發明專利]一種檢測方法及裝置有效
| 申請號： | 201710326413.2 | 申請日： | 2017-05-10 |
| 公開（公告）號： | CN107273715B | 公開（公告）日： | 2020-03-17 |
| 發明（設計）人： | 李陽 | 申請（專利權）人： | 安吉康爾（深圳）科技有限公司 |
| 主分類號： | G16B25/10 | 分類號： | G16B25/10;G16B30/10 |
| 代理公司： | 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414 | 代理人： | 張全文 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市南山區粵海街道*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 檢測 方法 裝置 | ||
1.一種檢測方法，其特征在于，所述檢測方法包括：
獲取對樣本進行高通量測序得到的結果數據；
根據所述結果數據，采用貝葉斯方法統計所述樣本的污染率的概率集合；
所述根據所述結果數據，采用貝葉斯方法統計所述樣本的污染率的概率集合包括：
按照固定步長列舉所述樣本的污染率；
按照如下公式計算每個所述污染率的概率：
其中，α為所述污染率，F(α)為所述污染率的概率，S為所述結果數據中的突變位點的數量，R為在每個所述位點上高通量測序序列的數量，G為樣本基因型，g為污染基因型，bij為在第i個位點的第j個高通量測序序列上觀測到的堿基，af為所述樣本種群的等位基因頻率，P表示概率，P(bij|g)表示第i個位點的第j個高通量測序序列在污染基因型中出現的堿基的先驗概率；
將每個所述污染率的概率組成所述概率集合；
根據統計得到的所述概率集合確定所述樣本的污染水平。
2.如權利要求1所述的檢測方法，其特征在于，所述檢測方法還包括：
對所述先驗概率設置概率偏差。
3.如權利要求1所述的檢測方法，其特征在于，所述根據統計得到的所述概率集合確定所述樣本的污染水平包括：
比較所述概率集合中每個所述污染率的概率，將最大概率對應的污染率確定為所述樣本的污染水平。
4.如權利要求1至3任一項所述的檢測方法，其特征在于，所述統計得到的所述概率集合確定所述樣本的污染水平之后，所述檢測方法還包括：
根據所述污染水平，檢驗所述結果數據的可信度。
5.一種檢測裝置，其特征在于，所述檢測裝置包括：
獲取模塊，用于獲取對樣本進行高通量測序得到的結果數據；
統計模塊，用于根據所述結果數據，采用貝葉斯方法統計所述樣本的污染率的概率集合；
所述統計模塊包括：
列舉子模塊，用于按照固定步長列舉所述樣本的污染率；
計算子模塊，用于按照如下公式計算每個所述污染率的概率：
其中，α為所述污染率，F(α)為所述污染率的概率，S為所述結果數據中的突變位點的數量，R為在每個所述位點上高通量測序序列的數量，G為樣本基因型，g為污染基因型，bij為在第i個位點的第j個高通量測序序列上觀測到的堿基，af為所述樣本種群的等位基因頻率，P表示概率，P(bij|g)表示第i個位點的第j個高通量測序序列在污染基因型中出現的堿基的先驗概率；
組合子模塊，用于將每個所述污染率的概率組成所述概率集合；
確定模塊，用于根據統計得到的所述概率集合確定所述樣本的污染水平。
6.如權利要求5所述的檢測裝置，其特征在于，所述計算子模塊還用于：
對所述先驗概率設置概率偏差。
7.如權利要求5所述的檢測裝置，其特征在于，所述確定模塊包括：
選擇子模塊，用于比較所述概率集合中每個所述污染率的概率，將最大概率對應的污染率確定為所述樣本的污染水平。
8.如權利要求5至7任一項所述的檢測裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
檢驗模塊，用于根據所述污染水平，檢驗所述結果數據的可信度。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于安吉康爾（深圳）科技有限公司，未經安吉康爾（深圳）科技有限公司許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201710326413.2/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
