一种基于深度学习的基因表达谱距离度量方法

摘要

本发明属于基因表达谱分类领域，公开了一种基于深度学习的基因表达谱距离度量方法，属于深度学习在生物大数据上的挖掘和应用。首先，设计了一种适用于基因特征度量学习的卷积神经网络模型来提取数据的特征，然后运用改进的余弦距离来计算数据之间的距离，最后通过分类算法的分类效果来衡量该方法的优良。该方法能够快速高效地度量出不同的基因表达谱之间的相似度，为后续的基因分类、聚类、差异性表达分析、化合物筛查等研究提供数据。相比较传统的基因富集方法，这种方法显著提高了数据之间的距离度量效果，并且可以有效的减少基因表达谱分析时候的人工干预，避免了常规深度网络易产生的过拟合现象，该方法有较强的可迁移性。