基于深度学习实现DNA微量物证的识别方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了基于深度学习实现DNA微量物证的识别方法和系统，具体涉及法医刑侦技术领域，包括步骤一、样本采集与预处理，步骤二、DNA扩增与标记，步骤三、高通量测序与数据生成，步骤四、深度学习模型设计与训练，步骤五、DNA特征提取与比对，步骤六、结果分析与验证。本发明专利技术通过使用人工智能技术对刑侦现场所采用的DNA样本进行识别，进而可以填补人工识别的空档，很大程度上减少法医刑侦人员或者专家以及经验差异导致的DNA识别偏差，从而不仅为刑侦案件，也为医疗行业提供更为准确而全面的DNA识别技术。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及法医刑侦，更具体地说，本专利技术涉及基于深度学习实现dna微量物证的识别方法和系统。

技术介绍

1、在法医科学中，从现场提取的生物样本常常是微量和降解的，这使得传统的dna分析方法面临巨大挑战，尽管高通量测序技术，如次代测序(ngs)已经显著改善了dna分析的灵敏度和准确性，但当样本数量极少或质量较差时，这些技术仍可能无法提供可靠的结果。

2、随着人工智能和机器学习的飞速发展，尤其是深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的成功应用，为解决微量dna物证的识别问题提供了新的思路，深度学习模型，特别是卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)，已经在生物信息学中显示出强大的能力，包括基因序列分析、变异检测和表观遗传学模式识别等。

3、然而，现有技术中还没有充分利用深度学习在处理复杂、非线性生物数据方面的潜力，尤其是在微量dna物证的分析上，此外，现有的系统和方法通常缺乏端到端的集成，这意味着从样本准备到数据分析的每个步骤都需要单独优化，这不仅耗时耗力，而且可能导致信息的丢失和错误的累积。</p>

4、鉴于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习实现DNA微量物证的识别方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习实现DNA微量物证的识别方法，其特征在于：对样本进行化学处理的方法包括：细胞裂解、蛋白质消化和DNA纯化步骤，其中，

3.根据权利要求1所述的基于深度学习实现DNA微量物证的识别方法，其特征在于：采用聚合酶链反应技术扩增DNA样本中的特定区域，具体包括变性、退火和延伸步骤，将扩增的DNA片段进行荧光标记具体采用特定的荧光探针或非特异性的荧光DNA结合染料。

4.一种系统，用于运行权利要求1-3任一项所述的基于深度学习实现DNA微量物证...

【技术特征摘要】

1.基于深度学习实现dna微量物证的识别方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习实现dna微量物证的识别方法，其特征在于：对样本进行化学处理的方法包括：细胞裂解、蛋白质消化和dna纯化步骤，其中，

3.根据权利要求1所述的基于深度学习实现dna微量物证的识别方法，其特征在于：采用聚合酶链反应技术扩增dna样本中的特定区域，具体包括变性、退火和延伸步骤，将扩增的dna片段进行荧光标记具体采用特定的荧光探针或非特异性的荧光dna结合染料。

4.一种系统，用于运行权利要求1-3任一项所述的基于深度学习实现dna微量物证的识别方法，其特征在于：该系统包括样本采集模块(1)，用于标准化和自动化地收集生物样本；

5.根据权利要求4所述的一种系统，其特征在于：所述样本采集具体包括唾液采集、血液采集和人体组织采集...

【专利技术属性】
技术研发人员：巴华杰，张星辰，金明，孟宪江，刘珍珠，
申请(专利权)人：天津诺维莱博科技有限公司，
类型：发明
国别省市：