[发明专利]基因对的筛选方法、装置、计算机设备和存储介质在审

专利信息
申请号: 202010202966.9 申请日: 2020-03-20
公开(公告)号: CN111383716A 公开(公告)日: 2020-07-07
发明(设计)人: 钟嘉泳;梁会营;黄庆生;高欢 申请(专利权)人: 广州市妇女儿童医疗中心(广州市妇幼保健院;广州市儿童医院;广州市妇婴医院;广州市妇幼保健计划生育服务中心)
主分类号: G16B40/00 分类号: G16B40/00;G16B20/00
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 卢晓霞
地址: 510000 *** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基因 筛选 方法 装置 计算机 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种基因对的筛选方法,其特征在于,包括:

获取至少两个的第一基因对集合;所述第一基因对集合是利用k-TSP算法对基因对筛选样本进行筛选得到的;各个第一基因对集合对应不同的基因对筛选样本;

根据各个第一基因对集合分别构建对应的k-TSP分类器;

利用所述k-TSP分类器,分别对所述基因对筛选样本进行筛选,得到至少两个的第二基因对集合;各个第二基因对集合对应不同的基因对筛选样本;

在所述第二基因对集合中,选取出现次数达到预设值的目标基因对。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述基因对筛选样本中存在针对同一种类别的至少两个子类时,获取第一基因对集合的步骤,包括:

对所述基因对筛选样本进行子类分类,得到至少两个子类筛选样本;各个子类筛选样本对应不同的子类;

利用所述k-TSP算法,分别对所述子类筛选样本进行筛选,得到至少两个的基因对子集;所述基因对子集对应不同的所述子类筛选样本;

合并所述至少两个的基因对子集,得到第一基因对集合。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取至少两个的第一基因对集合的步骤之前,还包括:

获取基因对样本;所述基因对样本包括多个病例的基因对,各个病例在所述基因对样本中有对应的类别;

按照预先设定的抽取个数,对所述基因对样本进行至少两次随机抽取处理,得到至少两个基因对筛选样本;所述基因对筛选样本包括的病例个数与所述抽取个数对应,各个基因对筛选样本对应不同次数的随机抽取处理。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述第二基因对集合中,选取出现次数达到预设值的目标基因对的步骤之后,还包括:

利用所述基因对样本,对所述目标基因对进行AUROC评估;

根据AUROC评估的评估结果,从所述目标基因对中选取基因对,作为第一特征基因对;

从基因对测试样本中,获取与所述第一特征基因对对应的第一基因表达值和第二基因表达值;

根据所述第一基因表达值和所述第二基因表达值的相对大小,将所述第一特征基因对归入所述基因对样本中的其中一个类别。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,当存在多个第一特征基因对时,在所述根据所述第一基因表达值和所述第二基因表达值的相对大小,将所述第一特征基因对归入所述基因对样本中的其中一个类别的步骤之后,还包括:

获取所述多个第一特征基因对所归属的类别;

在多个类别中,选取出现次数最多的类别;

将所述基因对测试样本归入所选取的类别中。

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述第二基因对集合中,选取出现次数达到预设值的目标基因对的步骤之后,还包括:

利用所述基因对样本,对所述目标基因对进行十倍交叉验证处理,从所述目标基因对中选取得到第二特征基因对;

从基因对测试样本中,获取与所述第二特征基因对对应的基因对表达值;

根据机器学习算法,对所述基因对表达值进行处理,得到所述基因对测试样本的类别。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述机器学习算法包括:LDA算法、SVM算法和随机森林算法中的至少一种。

8.一种基因对的筛选装置,其特征在于,包括:

基因对获取模块,用于获取至少两个的第一基因对集合;所述第一基因对集合是利用k-TSP算法对基因对筛选样本进行筛选得到的;各个第一基因对集合对应不同的基因对筛选样本;

分类器构建模块,用于根据各个第一基因对集合分别构建对应的k-TSP分类器;

基因对筛选模块,用于利用所述k-TSP分类器,分别对所述基因对筛选样本进行筛选,得到至少两个的第二基因对集合;各个第二基因对集合对应不同的基因对筛选样本;

基因对选取模块,用于在所述第二基因对集合中,选取出现次数达到预设值的目标基因对。

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