一种基于GCN编码DNN解码的miRNA-disease关联预测方法

    公开(公告)号:CN118571326A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410499351.5

    申请日:2024-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于GCN编码DNN解码的miRNA‑disease关联预测方法。本发明中,利用图卷积网络(GCN)来吸收和学习网络中节点的高阶特征,从而有效地捕捉miRNA与疾病之间的复杂关系。在研究中,通过融合多模态网络中一层的混合高阶邻域信息,以Cm为例介绍了mirna的学习表示过程。除此之外,GCN还考虑了不同距离上miRNA的邻域信息,进一步增强了miRNA的特征表达能力。通过创新的GCN编码方法,通过融合多模态网络中的混合高阶邻域信息来学习miRNA和疾病的表征;DNN解码部分,使用深度神经网络对GCN编码的特征进行解码,实现miRNA‑disease关联的预测;关联预测性能的提升,相比传统方法具有更好的预测性能。

    一种基于物联网的自动化统计抽样装置及抽样方法

    公开(公告)号:CN116735821A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310726232.4

    申请日:2023-06-19

    Abstract: 本发明属于自动化抽样技术领域,具体涉及一种基于物联网的自动化统计抽样装置及抽样方法,基于物联网信号连接的统计运行中心,所述抽样装置包括与待抽样管道依次连接的抽吸头、抽样管、导管以及储液室;所述储液室上端的设有端盖,所述端盖上端设有信号处理单元和真空泵,端盖侧边固定连接有连接件,所述连接件用于固定所述储液室和所述抽样管;本发明在实现间隔时间自定义的全周期动态抽样的基础上,基于物联网连接的统计运行平台与抽样装置,实现了抽样样本的实时检测数据的动态实时反馈,能够快速生成设定周期内的抽样报告,提升了抽样装置的自动化、智能化及可视化水平,更适用于目前各行业抽样检测使用。

    一种基于集成学习的RNA中2OM位点预测方法

    公开(公告)号:CN119207581A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411248190.9

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的RNA中2OM位点预测方法,属于生物信息学技术领域。本发明针对RNA序列特性,对Promoter‑BERT模型进行特定任务的微调,使其能够更有效地捕捉特定任务中RNA序列的复杂模式,从而获取高质量的生物学特征表示;采用ANOVA技术对提取的特征进行选择,剔除冗余特征,保留最具影响力的特征,此外,结合传统的序列特征与通过Word2Vec模型得到的嵌入特征,以增强模型的表达能力;结合轻量级梯度提升机与深度学习模型的预测结果,通过软投票机制形成最终的预测模型,这种集成方法不仅提高了模型的泛化能力,还增加了预测的稳定性。

    一种统计学课程教学用图表展示装置

    公开(公告)号:CN220252722U

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202321563057.3

    申请日:2023-06-19

    Abstract: 本实用新型属于教学辅助用具技术领域,具体涉及一种统计学课程教学用图表展示装置,包括展示板,所述展示板正面设有:扇形图展示区,所述扇形图展示区包括圆盘面以及设于圆盘面内的拨杆,拨杆的数量不少于四个;板书区,所述板书区具体为方形,且其面积占所述展示板正面的三分之一;柱状图展示区,所述柱状图展示区包括若干竖直排列的条形框、设于条形框内的螺杆以及滑动设于条形框内侧面的定位座,所述定位座与所述螺杆螺纹连接;本实用新型在展示板正面设置扇形图展示区、板书区以及柱状图展示区,在老师的课堂教学过程中,能够实现边展示模拟出的扇形图和柱状图、边通过板书对扇形图和柱状图进行板书说明,辅助学生理解图形。

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