РАСПОЗНАВАНИЕ ОСНОВАНИЙ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

1. Реализованный с помощью компьютера способ распознавания оснований в кластерах, включающий в себя:
обработку входных изображений-данных посредством нейронной сети для генерирования альтернативного представления входных данных, в которой входные данные включают
(i) поцикловые данные для каждого из одного или более циклов секвенирования в прогоне секвенирования, содержащих пиксели, отображающие излучение интенсивности, указывающее на один или несколько кластеров в соответствующем цикле секвенирования;
(ii) дополнительную информацию о расстоянии, которая определяет расстояния между пикселями поцикловых данных;
в которой в ходе обработки пикселей поцикловых данных нейронной сетью дополнительная информация о расстоянии сопровождает поцикловые данные и передает нейронной сети, какой из пикселей поцикловых данных содержит центры кластеров, а какой из пикселей поцикловых данных удален от центров кластеров;
обработку альтернативного представления с помощью слоя выходных данных для генерирования выходных данных;
распознавание оснований для одного или более кластеров в одном или более циклах секвенирования на основе выходных данных.
2. Реализованный с помощью компьютера способ по п. 1, в котором поцикловые данные указывают на окружающий фон в соответствующем цикле секвенирования.
3. Реализованный с помощью компьютера способ по любому из пп. 1-2, в котором дополнительная информация о расстоянии повышает точность распознавания оснований.
4. Реализованный с помощью компьютера способ по п. 3, в котором нейронная сеть использует дополнительную информацию о расстоянии для назначения сигнала секвенирования соответствующему исходному кластеру путем обращения к центральным пикселям кластера, их соседним пикселям и альтернативным представлениям, полученным из них, нежели чем к пикселям по периметру кластера, фоновым пикселям и альтернативным представлениям, полученным из них.
5. Реализованный с помощью компьютера способ по п. 1, дополнительно включающий в себя соотнесение поцикловых данных с дополнительной информацией о масштабировании, которая назначает значения масштабирования пикселям поцикловых данных.
6. Реализованный с помощью компьютера способ по п. 1, в котором поцикловые данные указывают на изменение напряжения, обнаруженное в соответствующем цикле секвенирования.
7. Реализованный с помощью компьютера способ по п. 1, в котором поцикловые данные указывают на сигнал электрического тока, измеренный в соответствующем цикле секвенирования.
8. Реализованный посредством нейронной сети способ распознавания оснований для кластеров, синтезированных во время прогона секвенирования, содержащего множество циклов секвенирования, включающий
свертывание входных данных с помощью сверточной нейронной сети для генерации свернутого представления входных данных,
в котором входные данные включают в себя фрагменты изображений, извлеченные из одного или более изображений в каждом текущем наборе изображений, сгенерированном в текущем цикле секвенирования в прогоне секвенирования, одного или более предшествующих наборов изображений, соответственно сгенерированных в одном или более циклах секвенирования в прогоне секвенирования, предшествующих текущему циклу секвенирования, и одного или более последующих наборов изображений, соответственно сгенерированных в одном или более циклах секвенирования в прогоне секвенирования, следующих за текущим циклом секвенирования,
в котором каждый из фрагментов изображения отображает излучение интенсивности для целевого кластера, подвергаемого распознаванию оснований,
в котором входные данные дополнительно включают в себя информацию о расстоянии, указывающую на соответствующие расстояния пикселей фрагмента изображения от центрального пикселя фрагмента изображения;
обработку свернутого представления с помощью слоя выходных данных для генерирования выходных данных;
распознавание оснований для целевого кластера в текущем цикле секвенирования на основе выходных данных.
9. Реализованный посредством нейронной сети способ по п. 8, дополнительно включающий в себя:
предоставление в качестве входных данных для сверточной нейронной сети координат положения центров участков изображения, представляющих соответствующие кластеры,
в котором входные данные поступают на первый слой сверточной нейронной сети;
в котором входные данные поступают на один или несколько промежуточных слоев сверточной нейронной сети; и
в котором входные данные поступают на конечный слой сверточной нейронной сети.
10. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 8-9, дополнительно включающий в себя:
предоставление в качестве входных данных для сверточной нейронной сети канала масштабирования интенсивности, содержащего значения масштабирования, соответствующие пикселям фрагментов изображений,
в котором значения масштабирования основаны на среднем значении интенсивности центральных пикселей фрагментов изображений, каждый из которых содержит конкретный целевой кластер.
11. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 8-10, в котором канал масштабирования интенсивности включает в себя одно и то же значение масштабирования для всех пикселей изображений.
12. Реализованный посредством нейронной сети способ по п. 8, в котором каждый фрагмент изображения дополнительно содержит данные о расстоянии в пикселях, указывающие на расстояние между соответствующими пикселями и одним из множества ближайших кластеров, причем один из множества ближайших кластеров выбирают на основании расстояний между центрами пикселей и центром каждого из кластеров.
13. Реализуемый на основе нейронной сети способ по п. 8, в котором каждый фрагмент изображения дополнительно содержит данные о расстоянии кластера, которые определяют расстояние каждого пикселя кластера от одного из множества назначенных кластеров, выбранного на основе классификации каждого пикселя кластера с отнесением только к одному из кластеров.
14. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 8-13, в котором свертывание входных данных с помощью сверточной нейронной сети для генерации свернутого представления входных данных включает:
отдельную обработку каждого фрагмента изображения для каждого цикла, установленного с помощью первой сверточной подсети сверточной нейронной сети, для получения промежуточного свернутого представления для каждого цикла секвенирования, включая применение сверток, которые комбинируют информацию об интенсивности и расстоянии, а также комбинируют полученные свернутые представления только в пределах одного цикла секвенирования, а не между циклами секвенирования;
групповую обработку промежуточных свернутых представлений для последующих циклов секвенирования в серии с помощью второй сверточной подсети сверточной нейронной сети для получения конечного свернутого представления для серии, включая применение сверток, которые комбинируют промежуточные свернутые представления и конечные свернутые представления между циклами секвенирования;
и при этом обработка свернутого представления с помощью слоя выходных данных для формирования выходных данных включает в себя обработку конечного свернутого представления с помощью слоя выходных данных.
15. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 8-14, дополнительно включающий в себя:
центрирование пикселей каждого фрагмента изображения для размещения центра целевого кластера в центральном пикселе с целью генерирования центрированных фрагментов изображений;
при котором свертывание входных данных с помощью сверточной нейронной сети для генерации свернутого представления входных данных содержит свертывание центрированных фрагментов изображений с помощью сверточной нейронной сети для генерации свернутого представления.
16. Реализованный посредством нейронной сети способ по п. 15, в котором центрирование дополнительно включает в себя интерполяцию пикселей каждого фрагмента изображения для компенсации центрирования.
17. Реализованный посредством нейронной сети способ распознавания оснований, включающий
отдельную обработку поцикловых входных данных в последовательности поцикловых входных данных при помощи каскада слоев свертки сверточной нейронной сети, в которой
последовательность поцикловых входных данных генерируется для серии циклов секвенирования в прогоне секвенирования,
каждые входные поцикловые данные включают в себя каналы изображений, которые отображают излучения интенсивности для одного или более кластеров и окружающего их фона, захваченного в соответствующем цикле секвенирования;
для каждого цикла секвенирования,
по результатам отдельной обработки формирование свернутого представления в каждом из слоев свертки и соответственно генерация последовательности свернутых представлений;
смешивание поцикловых входных данных с соответствующей последовательностью свернутых представлений и формирование смешанного представления, а также
уплощение смешанного представления и формирование уплощенного смешанного представления;
расположение уплощенных смешанных представлений последовательных циклов секвенирования в виде стопки;
обработку стопки в прямом и обратном направлениях по рекуррентной нейронной сети, которая
свертывается по подмножеству уплощенных смешанных представлений в наборе слоев по принципу скользящего окна, причем каждое скользящее окно соответствует соответствующему циклу секвенирования;
последовательное получение текущего представления скрытого состояния на каждом временном шаге для каждого цикла секвенирования на основе (i) подмножества уплощенных смешанных представлений в текущем скользящем окне по стопке и (ii) предыдущего представления скрытого состояния; а также
распознавание оснований для каждого из кластеров в каждом из циклов секвенирования на основании результатов обработки стопки в прямом и обратном направлениях.
18. Реализованный посредством нейронной сети способ по п. 17, дополнительно включающий в себя:
распознавание оснований для каждого из кластеров в заданном цикле секвенирования путем:
комбинирования прямого и обратного представлений скрытого состояния для данного цикла секвенирования по временным шагам и получения комбинированного представления скрытого состояния, причем комбинирование включает в себя конкатенацию, или суммирование, или усреднение;
обработку комбинированного представления скрытого состояния с помощью одной или более полносвязных сетей и формирование плотного представления;
обработку плотного представления через слой Softmax для получения правдоподобий, включенных в каждый из кластеров в заданном цикле секвенирования и представляющих собой A, C, T и G; и
классификацию оснований по типам A, C, T или G на основании правдоподобий.
19. Система на основе нейронной сети для распознавания оснований, включающая:
гибридную нейронную сеть с рекуррентным и сверточным модулями, где рекуррентный модуль использует входные данные от сверточного модуля;
обработку сверточным модулем изображений-данных для серии циклов секвенирования, прогоняемых через один или несколько слоев свертки, с формированием одного или более свернутых представлений изображений-данных, при котором изображения-данные показывают излучения интенсивности для одного или более кластеров и окружающего их фона;
генерирование рекуррентным модулем текущих представлений скрытого состояния на основе свертывания свернутых представлений и предыдущих представлений скрытого состояния;
генерирование модулем выходных данных распознанных оснований для по меньшей мере одного из кластеров и для по меньшей мере одного из циклов секвенирования на основании текущих представлений скрытого состояния.