【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。
4、鉴于此，本专利技术提供基于深度学习实现dna微量物证的识别方法和系统，用于自动化地处理和分析微量dna物证，将大大提高法医鉴定的效率和准确性，同时减轻专业人员的工作负担。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供基于深度学习实现dna微量物证的识别方法和系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现
3、步骤一、样本采集与预处理，使用dna采样工具从现场采集疑似含有dna微量物证的样本，并对样本进行化学处理，提取dna微量物证的样本中的dna成分；
4、步骤二、dna扩增与标记，采用聚合酶链反应技术扩增dna样本中的特定区域，获取足够的dna材料进行分析，将扩增的dna片段进行荧光标记，用于后续的成像和识别过程中进行追踪；
5、步骤三、高通量测序与数据生成，使用高通量测序技术对步骤二中荧光标记的dna进行测序，生成大量的序列数据，对测序得到的原始数据进行质量控制，并剔除低质量的读取；
6、步骤四、深度学习模型设计与训练，建立卷积神经网络或循环神经网络，对dna序列数据进行分析，利用已知的dna样本数据集对模型进行训练，教会模型识别特定的遗传标记或模式；
7、步骤五、dna特征提取与比对，利用训练好的深度学习模型从测序数据中提取关键的特征和模式，将提取的特征与数据库中的已知dna特征进行比对，寻找潜在的匹配数据；
8、步骤六、结果分析与验证，对匹配结果进行分析，确定样本与已知个体之间的关联性，利用统计学方法和误差校正算法提高识别结果的准确性和可靠性。
9、优选地，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，
10、细胞裂解，使用细胞裂解缓冲液帮助分解细胞膜中的脂质，使得细胞破裂；
11、蛋白质消化，添加蛋白酶将蛋白质分解成小的肽段或氨基酸，使得dna与蛋白质分离开来；
12、dna纯化，使用含有高浓度盐溶液的缓冲液以及特定的离心机来分离和提取纯净的dna。
13、优选地，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。
14、一种系统，用于运行上述的基于深度学习实现dna微量物证的识别方法，该系统包括样本采集模块，用于标准化和自动化地收集生物样本；
15、dna提取模块，用于使用化学试剂和自动化设备来提取样本中的dna成分；
16、pcr扩增模块，用于对dna样本进行扩增；
17、高通量测序模块，用于对扩增的dna片段进行高通量测序；
18、数据处理和分析模块，用于处理测序数据，包括质量控制、序列比对和变异检测；
19、用户界面模块，用于进行数据展示、报告生成和结果查询，让刑侦专家能够轻松操作并解读最终的dna识别结果；
20、安全与管理模块，用于对系统数据进行加密、访问控制和审计跟踪安全管理功能，确保数据的敏感性和安全性；
21、神经网络建立模块，用于建立神经网络并对dna序列数据进行训练和分析。
22、优选地，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，所述样本采集模块还包括自动化的采样装置和相关的条形码标记系统，以确保dna样本的追踪和管理。
23、优选地，所述dna提取模块还可以包括自动化的液体处理系统，用于细胞裂解、蛋白质消化和dna纯化步骤操作。
24、优选地，所述pcr扩增模块通常包括精确控制的热循环仪器，用于对dna样本进行pcr反应。
25、优选地，所述高通量测序模块通常需要次代测序(ngs)设备和相关的数据分析软件。
26、优选地，所述数据处理和分析模块需要借助强大的计算能力和专业的生物信息学软件，所述用户界面模块包括直观的图形和图表，以及高级搜索和过滤选项，使法医专家能够轻松操作并解读复杂的dna数据。
27、本专利技术的技术效果和优点：
28、本专利技术实现了从样本收集到结果输出的全流程自动化，提高了dna微量物证识别的效率和准确性，同时减轻了法医专家的工作负担，对于推动法医科学的发展具有重要意义。
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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，所述样本采集模块(1)还包括自动化的采样装置和相关的条形码标记系统，以确保DNA样本的追踪和管理。
6.根据权利要求4所述的一种系统，其特征在于：所述DNA提取模块(2)还可以包括自动化
7.根据权利要求4所述的一种系统，其特征在于：所述PCR扩增模块(3)通常包括精确控制的热循环仪器，用于对DNA样本进行PCR反应。
8.根据权利要求4所述的一种系统，其特征在于：所述高通量测序模块(4)通常需要次代测序(NGS)设备和相关的数据分析软件。
9.根据权利要求4所述的一种系统，其特征在于：所述数据处理和分析模块(5)需要借助强大的计算能力和专业的生物信息学软件，所述用户界面模块(6)包括直观的图形和图表，以及高级搜索和过滤选项，使法医专家能够轻松操作并解读复杂的DNA数据。
...【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：
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