[发明专利]一种儿童脓毒性休克预后预测的建模方法及系统有效
| 申请号： | 201710661510.7 | 申请日： | 2017-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN107480441B | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 方芳 | 申请（专利权）人： | 方芳 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 巩克栋 |
| 地址： | 215000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于支持向量机的儿童脓毒性休克预后预测的建模方法及系统。所述方法根据儿童脓毒性休克预后基因表达高通量数据进行特征筛选，对筛选出的多个特征采用支持向量机(SVM)算法建模，实现对儿童脓毒性休克的预后精准预测，对儿童脓毒性休克的临床预后预测提供分子水平的补充与支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 儿童 毒性 休克 预后 预测 建模 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量机的儿童脓毒性休克预后预测的建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)在GEO数据源内收集儿童脓毒性休克基因表达的高通量数据；(2)对高通量数据依次进行预处理和数据汇总，得到预处理后数据；(3)从预处理后数据中筛选出相对于存活组在死亡组中异常表达的基因，得到儿童脓毒性休克预后不良的异常表达基因数据集；(4)对儿童脓毒性休克预后不良的异常表达基因数据集进行格式转换，形成训练生物标记数据集；(5)对训练生物标记数据集进行特征筛选，选出使预测准确度达到最高的最少特征的集合，即用于模型构建的特征集合；(6)使用步骤(5)所述特征集合和训练生物标记数据集，采用支持向量机算法，使用R程序中的kernlab程序包构建儿童脓毒性休克预后预测模型。
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