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一种基于深度学习模型的尿液蛋白质组学谱图数据分析系统[发明专利]

专利名称：一种基于深度学习模型的尿液蛋白质组学谱图数据分析系统

专利类型：发明专利

发明人：王诗盛，杨浩，钟艺，郑文，胡立强

申请号：CN202010681733.1

申请日：20200715

公开号：CN111781292B

公开日：

20220621

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于深度学习模型的尿液蛋白质组学谱图数据分析系统，所述系统包括以下三个部分：第一部分：一致性处理部分，在该部分将样本的蛋白质组学谱图数据进行一致性处理，得到标准化后的峰度矩阵；第二部分：深度学习模型构建部分；第三部分：深度学习模型的训练和预测部分。该分析系统通过“特征刈痕提取”方法对尿液蛋白质组的原始谱图数据进行一致性处理，有效提高了不同样本的谱图数据之间的可比性，克服了本领域的技术难题。该分析系统能够对尿液蛋白质组的LC‑MS/MS谱图数据进行解析和识别，从而高准确度的预测该尿液样本的来源是健康人还是疾病患者。该分析系统在开发与尿蛋白异常相关疾病的辅助诊断工具中具有广阔的应用前景。

申请人：四川大学华西医院

地址：610000 四川省成都市武侯区国学巷37号

国籍：CN

代理机构：成都高远知识产权代理事务所(普通合伙)

本文发布于:2024-09-25 07:14:18，感谢您对本站的认可！

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