基于流動注意力機制的非侵入性癌癥檢測

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摘  要： 在癌癥檢測領域，細胞游離DNA的高通量測序技術已引發(fā)一場重大變革，為非侵入性癌癥檢測提供了新的可能性。利用測序數(shù)據(jù)做出可靠且精確的預測至關重要，但是測序成本高昂。針對這一需求，提出一種基于流動注意力機制的深度學習模型。通過定義差異甲基化區(qū)域對數(shù)據(jù)進行預處理，使得滿足深度學習數(shù)據(jù)量的要求，并整合全基因組雙硫酸鹽測序數(shù)據(jù)中的DNA序列和甲基化信息，以實現(xiàn)對髓母細胞瘤患者進行預測。（剩余15215字）