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龍圖騰網(wǎng)恭喜賽納生物科技(北京)有限公司申請(qǐng)的專利一種基因測(cè)序混合信號(hào)的評(píng)估方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114550818B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210103664.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B20/30；該發(fā)明授權(quán)一種基因測(cè)序混合信號(hào)的評(píng)估方法是由黃家蔚;馮瀕嘯;周文雄設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基因測(cè)序混合信號(hào)的評(píng)估方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)一種基因測(cè)序混合信號(hào)的評(píng)估方法，通過(guò)獲取數(shù)據(jù)，構(gòu)建字典，字典稀疏化，稀疏表示，過(guò)濾結(jié)果的步驟，可以判斷某個(gè)位點(diǎn)的測(cè)序信號(hào)是單個(gè)片段的信號(hào)單克隆還是多個(gè)片段信號(hào)的混合多克隆。

本發(fā)明授權(quán)一種基因測(cè)序混合信號(hào)的評(píng)估方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基因測(cè)序混合信號(hào)的評(píng)估方法，其特征在于，包括以下步驟：A.獲取數(shù)據(jù)：測(cè)序獲得對(duì)應(yīng)于待測(cè)序列堿基的測(cè)序信號(hào)強(qiáng)度結(jié)果，將所述強(qiáng)度結(jié)果表示為簡(jiǎn)并多聚物序列或均聚物序列，作為待評(píng)估序列；所述簡(jiǎn)并多聚物序列是由簡(jiǎn)并多聚物的數(shù)目排列組成的序列，所述均聚物序列是由構(gòu)成均聚物的單體的數(shù)目排列組成的序列；B.構(gòu)建字典：確定參考序列，將待測(cè)序列對(duì)應(yīng)的參考序列表示為對(duì)應(yīng)于測(cè)序方法的理想簡(jiǎn)并多聚物序列或理想均聚物序列，從所述理想簡(jiǎn)并多聚物序列或理想均聚物序列逐位提取長(zhǎng)度為k的子信號(hào)進(jìn)行字典構(gòu)建；C.字典稀疏化：從所述字典中提取子序列，選取與待評(píng)估序列距離相近的子序列作為最終字典；D.稀疏表示：運(yùn)用最優(yōu)化算法，尋找一個(gè)可被所述最終字典矩陣左乘的向量，使得向量的稀疏度與待評(píng)估序列的前k位的距離同時(shí)被極小化，找到的向量稱為稀疏向量；E.過(guò)濾結(jié)果：根據(jù)設(shè)定的稀疏度閾值和混合度閾值分析所述的稀疏向量，當(dāng)稀疏度不高于稀疏度閾值且混合度高于混合度閾值時(shí)，所述稀疏向量對(duì)應(yīng)的待評(píng)估序列判定為單克隆信號(hào)；當(dāng)稀疏度不高于稀疏度閾值且混合度不高于混合度閾值時(shí)，所述稀疏向量對(duì)應(yīng)的待評(píng)估序列判定為多克隆信號(hào)或混合信號(hào)；當(dāng)稀疏度高于稀疏度閾值時(shí)，稀疏表示失敗，不能判定信號(hào)為單克隆或多克隆。

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