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一种基于整合分析的生物标志物选择方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于整合分析的生物标志物选择方法及系统,该方法包括下述步骤:选取原始测序数据;原始测序数据采用FANSe算法,进行mapping分析,得到基因定量信息,设定基因原始分组;采用GWGS算法计算基因在原始分组中的重要性排序,再采用GWRS算法将每组基因的重要性整合,得到整合后的基因重要性排列列表,将基因按照重要性从高到低排序;采用基于SVM的Wrapper Feature Selection模型进行数据挖掘,区分数据样本类型,从重要性高的基因中筛选出生物标志物。本发明根据测序数据特点,有机整合多中心的原始测序数据,并解决平台、样本、实验设计上的系统差异,采用稳健性高的整合分析算法进行深度数据挖掘,挖掘到共同、特异、关键的生物大分子。

著录项

  • 公开/公告号CN110246544A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 暨南大学;

    申请/专利号CN201910409758.3

  • 发明设计人 刘婉婷;张弓;何庆瑜;

    申请日2019-05-17

  • 分类号G16B30/10(20190101);G16B40/00(20190101);G16B50/00(20190101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人李斌

  • 地址 510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号

  • 入库时间 2024-02-19 14:03:10

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16B30/10 申请日:20190517

    实质审查的生效

  • 2019-09-17

    公开

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