[發明專利]DNA6mA修飾類別的預測方法、裝置、設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202110606033.0
• 申請日: 2021-05-25
• 公開（公告）號: CN113409891B
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 鄒權;張昊宇
• 申請（專利權）人: 電子科技大學長三角研究院（衢州）
• 主分類號: G16B30/10
• 分類號: G16B30/10;G16B40/00;G06F18/2411
• 代理公司: 成都創新引擎知識產權代理有限公司 51249
• 代理人: 向群

1.一種DNA6mA修飾類別的預測方法，其特征在于，包括：

獲取DNA6mA特征數據集；

基于后綴樹的雙序列比對模型得到所述DNA6mA特征數據集中各個序列間的相似度矩陣，包括：

將第一輸入序列構造為第一后綴樹；

獲取與所述第一輸入序列進行比對的第二輸入序列；

基于所述第一后綴樹和所述第二輸入序列，采用LCS模型確定所述第一輸入序列和所述第二輸入序列的公共子串；

基于預設合格標準，從所述公共子串中剔除不合格子串；

采用Needleman-Wunsch模型將所述第一輸入序列和第二輸入序列中未匹配的子串進行比對，并基于比對結果形成比對結果序列；

基于所述公共子串的長度和所述比對結果序列長度，確定所述第一輸入序列和所述第二輸入序列之間的相似度；

對所述相似度矩陣進行對數化處理，獲得所述各個序列間的距離矩陣；

對所述距離矩陣進行高斯化處理，獲得滿足正定性要求的距離矩陣；

將所述滿足正定性要求的距離矩陣作為支持向量機的自定義核矩陣，并基于支持向量機模型，對DNA6mA修飾類別進行預測。

2.如權利要求1所述的預測方法，其特征在于，所述DNA6mA特征數據集包括正例數據集和反例數據集，所述正例數據集為DNA6mA序列，所述反例數據集為非DNA6mA序列。

3.一種DNA6mA修飾類別的預測裝置，其特征在于，包括：

第一獲取單元，用于獲取DNA6mA特征數據集；

第一確定單元，用于確定所述DNA6mA特征數據集中各個序列間的相似度矩陣，

所述第一確定單元，包括：

第一確定子單元，用于基于后綴樹的雙序列比對模型得到所述DNA6mA特征數據集中各個序列間的相似度矩陣；

所述第一確定單元，包括：

第一構造子單元，用于將第一輸入序列構造為第一后綴樹；

第一獲取子單元，用于獲取與所述第一輸入序列進行比對的第二輸入序列；

第二確定子單元，用于基于所述第一后綴樹和所述第二輸入序列，采用LCS模型確定所述第一輸入序列和所述第二輸入序列的公共子串；

第一剔除單元，用于基于預設合格標準，從所述公共子串中剔除不合格子串；

第一比對單元，用于采用Needleman-Wunsch模型將所述第一輸入序列和第二輸入序列中未匹配的子串進行比對，并基于比對結果形成比對結果序列；

第三確定子單元，用于基于所述公共子串的長度和所述比對結果序列長度，確定所述第一輸入序列和所述第二輸入序列之間的相似度；

對數處理單元，用于對所述相似度矩陣進行對數化處理，獲得所述各個序列間的距離矩陣；

高斯處理單元，用于對所述距離矩陣進行高斯化處理，獲得滿足正定性要求的距離矩陣；

預測單元，用于將所述滿足正定性要求的距離矩陣作為支持向量機的自定義核矩陣，并基于支持向量機模型，對DNA6mA修飾類別進行預測。

4.如權利要求3所述的DNA6mA修飾類別的預測裝置，其特征在于，所述DNA6mA特征數據集包括正例數據集和反例數據集，所述正例數據集為DNA6mA序列，所述反例數據集為非DNA6mA序列。

5.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-2任一所述的方法中的步驟。

6.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行時實現如權利要求1-2任一所述的方法的步驟。