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[发明专利]基于隐私保护和多方安全计算的医学信息表达谱处理方法-CN202210983157.5在审
发明人：王海宁;孙琪;王爽;郑灏;王帅;李帜 -专利权人：杭州锘崴信息科技有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于隐私保护和多方安全计算的医学信息表达谱处理方法，方法包括：获取第一基因表达谱数据和第一基因表达谱数据对应的预设类别；所述第一基因表达谱数据与用户终端中待识别的第二基因表达谱数据的基因标识相对应；确定第一基因表达谱数据与预设内参基因表达谱数据之间的第一基因相对表达量；将所述第一基因相对表达量以及所述预设类别发送至多方安全计算服务器，以使所述多方安全计算服务器根据第一基因相对表达量、第二基因相对表达量和所述预设类别确定所述第二基因表达谱数据与所述预设类别之间关联关系的识别结果本发明实施例的方法，提高了隐私数据处理过程的安全性。
基于隐私保护多方安全计算医学信息表达处理方法

[发明专利]一种基于基因表达数据的基因调控网络重构方法-CN201711227222.7有效
发明人：唐振浩;王宇;曹生现 -专利权人：东北电力大学
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G16B25/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于基因表达数据的基因调控网络重构方法，涉及生物信息学中基因调控网络重构技术领域。该方法包括：获得重构所需基因表达量数据；对数据进行归一化处理；对目标基因表达量预测建模；预测目标基因表达量；分析输入特征基因与目标基因调控关系；基因调控网络重构。本发明提供的一种基于基因表达数据的基因调控网络重构方法，能够根据基因表达数据实现高精度基因调控网络建模，使用差分进化算法优化的Elman神经网络预测基因的表达量，具有运算速度快，精度高的优点，另外，使用模拟数据能够解决数据量不足的问题，使最终所建立的基因调控网络具有良好的准确性，其适用范围广，可适用于不同的基因表达数据，具有良好可移植性。
一种基于基因表达数据调控网络方法

[发明专利]一种心肌病基因数据处理方法及装置-CN201410827322.3有效
发明人：周丰丰;孙国权;麦国琴 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2014-12-25 - 公布日： 2018-05-04 - 主分类号： G06F19/10 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种心肌病基因数据处理方法及装置，其中所述心肌病基因数据处理方法包括获取样本基因表达谱；对样本基因表达谱进行分析，以获取对应的基因数据，各个基因数据包括若干基因的基因表达量；获取预先设定的筛选算法；通过筛选算法，在基因数据中筛选出共表达基因对数据；确定共表达基因对数据为心肌病生物标志物。采用本发明实施例，将共表达基因对数据确定为心肌病生物标志物，可以提高心肌病患者的识别精准度。
一种心肌基因数据处理方法装置

[发明专利]一种基于基因表达数据的混合网络基因筛选方法-CN201610404832.9在审
发明人：徐勇;吴帅 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院
申请日： 2016-06-08 - 公布日： 2016-10-26 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：本发明涉及基因诊断领域，尤其涉及一种基于基因表达数据的混合网络基因筛选方法；本方案通过引入基因表达数据，设计了基于基因表达数据的混合网络基因筛选方法模型，并给出了如何通过基因表达数据构建不同网络的具体步骤，利用基因表达数据对疾病与基因，基因与基因之间的相互关系网络进行了更为细致深入的量化，从而增强整个混合模型在疾病基因筛选方面的综合能力。
一种基于基因表达数据混合网络筛选方法

[发明专利]检测方法、检测模型的训练方法及相关装置-CN202111262507.0在审
发明人：张捷;张亚威 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G16B25/10 文献下载
摘要：该训练方法包括：获取到细胞样本中特征基因的基因表达量数据，及特征基因的免疫蛋白的真实蛋白表达量数据；通过基因表达量数据以及真实蛋白表达量数据对初始模型进行训练，得到检测模型。上述方案可以通过细胞样本中特征基因的基因表达量数据得到该特征基因的蛋白表达量数据，从而可以避免出现人为因素而导致的检测到的蛋白表达量数据误差较大的问题，进而可以提高蛋白表达量数据检测的准确性和稳定性。
检测方法模型训练相关装置

[发明专利]一种人类大脑基因表达时空常模的建立方法-CN201910664819.0有效
发明人：王晶;郭黎媛;林葳 -专利权人：中国科学院心理研究所
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G16B25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人类大脑基因表达时空常模的建立方法，收集大脑时空原始数据得到基因标准化表达数据集；构建脑区和发育阶段的二维时空框架，将所有基因标准化表达数据按脑区和发育阶段信息对应于所构建的时空框架中，得到单基因时空表达模式；采用基因共表达网络分析方法对所得单基因时空表达矩阵数据进行分析，得到多个基因模块且每个取平均基因表达量得到基因模块时空表达模式；通过对正常人类神经细胞表达数据进行分析，将神经细胞的特征性基因与所得到的基因模块进行富集分析，获得基因模块的细胞表达模式。本发明通过将所有参考数据集最终以相同的二维时空框架呈现，不仅综合不同来源的数据集，有利于研究者直观地对时空框架的内容进行补充和比较。
一种人类大脑基因表达时空常模建立方法

[发明专利]一种基因表达填充数据的获取方法及装置、存储介质-CN202111086804.4在审
发明人：刘小双;徐啸 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G16B25/00 文献下载
摘要：本申请涉及数字医疗技术领域，提供了一种基因表达填充数据的获取方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：获取目标细胞样本的第一基因调控网络，并通过预设基因表达量预测模型，得到第一基因表达数据；确定目标细胞样本对应的第一细胞特征，对目标细胞样本进行聚类，得到多个第一细胞类；分别对每个第一细胞类对应的第一基因表达数据进行还原，得到第二基因调控网络，通过所述预设基因表达量预测模型得到第二基因表达数据，并拼接所述第二基因表达数据；计算目标细胞样本的第二细胞特征，并对多个目标细胞样本再次进行聚类，得到第二细胞类，若第一细胞类与第二细胞类一致，则获取拼接后的第二基因表达数据作为基因表达填充数据。
一种基因表达填充数据获取方法装置存储介质

[发明专利]一种基于基因表达秩的病前状态快速检测方法-CN202310241537.6在审
发明人：许鹏;韦至韬;鲍振申;李先彬;刘文斌 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16B25/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于基因表达秩的病前状态快速检测方法，包括以下步骤：(1)获取每个时间点所有基因的时序基因表达数据，筛选出正常数据，计算得到单个个体的基准表达数据；(2)将基准表达数据进行排序，得到基准表达秩；(3)将所有时序基因表达数据进行排序，得到每个时间点每个基因的表达秩，计算所有基因表达秩的变化分数；(4)对基因表达秩进行筛选，计算个体表达秩变化分数；(5)确定异常分数的阈值；(6)依据个体秩变化分数与阈值本发明基于基因表达排序的变化与疾病发生发展的关系，具有计算简单快速的优点，同时基于排序可以在一定程度上去除实验批次效应及误差。
一种基于基因表达状态快速检测方法

[发明专利]基于US-ELM的基因芯片表达数据分析系统及方法-CN201710596384.1有效
发明人：王之琼;李艳丽;曲璐渲;汪新蕾;赵亚楠 -专利权人：东北大学
申请日： 2017-07-20 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本发明的基于US‑ELM的基因芯片表达数据分析系统及方法包括，基因预处理单元，用于对基因芯片进行预处理以获得适用于实验的数据格式；差异基因筛选单元，基于基因表达数据矩阵寻找在基因芯片中不同个体或者是不同组织中表达发生明显变化的差异基因，获得差异表达基因矩阵；聚类单元，用于对差异表达基因矩阵进行聚类分析，得到共表达基因序列；富集分析单元，用于对共表达基因序列进行富集分析，得到关于基因所参与的多条通路，得出在数据上共表达基因序列的生物学功能解释本发明的分析系统及方法整体上提高了数据分析的准确性，差异基因处理过程筛选出更有效的明显表达差异基因，聚类处理中得出的类别在生物学解释上具有更多的相似性。
基于 us elm 基因芯片表达数据分析系统方法

[发明专利]基于生成对抗网络的基因表达全谱推断方法-CN201810444012.1有效
发明人：陈晋音;郑海斌;王桢;应时彦;李南;施朝霞 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成式对抗网络的基因表达数据推断方法，包括以下步骤：1)基因表达数据预处理，由不同平台的高维度小样本基因表达数据经处理得到大样本量的尺度统一、格式相同的基因表达数据；2)基于生成式对抗网络设计基因生成模型与基因判别模型；3)设计网络的目标函数与训练策略，对已经经过预处理的基因表达数据进行分包循环训练，通过网络的不断调整与优化得到最优生成模型。本发明提供一种具有良好的实用性和精度，采用基因生成模型和基因判别模型构建以及生成式对抗网络训练实现基因表达数据推断的方法。
基于生成对抗网络基因表达推断方法

[发明专利]肺癌预后模型的构建方法及应用方法、电子设备-CN202110061920.4在审
发明人：张蕾;张琦;冯林;程书钧;张开泰;肖汀 -专利权人：中国医学科学院肿瘤医院
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：该构建方法包括：获取多个肺癌患者和多个参考人的外周血白细胞转录谱表达数据；基于上述转录谱表达数据，筛选候选基因；以及，基于候选基因，构建风险评分模型。肺癌预后模型包括风险评分模型。基于上述转录谱表达数据，筛选候选基因，包括：对上述转录谱表达数据进行相似性分析，确定多个肺癌亚群；将多个肺癌亚群分别与多个参考人进行差异表达基因分析，确定多个肺癌亚群各自的差异表达基因；比较多个肺癌亚群的差异表达基因中的表达状态，选择多个肺癌亚群中有较多的免疫抑制基因处于高表达状态的肺癌亚群作为候选肺癌亚群；以及，从候选肺癌亚群的差异表达基因中筛选候选基因。
肺癌预后模型构建方法应用电子设备

[发明专利]一种基因健康网络表达测定体系的构建方法-CN201510024300.8在审
发明人：秦垚 -专利权人：大道安康(北京)科技发展有限公司;秦垚
申请日： 2015-01-19 - 公布日： 2016-08-24 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基因健康网络表达测定体系的构建方法，包括通过应用基因表达芯片获取预先配置样本的临床实验数据，并依据转录组mRNA水平探索基因网络与健康广泛关注的性状之间的关联关系，确定并根据同机体健康相关的重要基因的芯片表达数据，以皮尔森相关性PCCs为计算依据，确定并根据基因健康网络表达的构建算法，得到基因同基因之间的相关性数据，通过皮尔森相关检验和统计学K‑均值过滤法对所获取的基因表达数据进行聚类统计，对基因之间的表达显著性进行统计过滤；在过滤结果为基因之间存在相关关系时，根据确定的相似基因的不同权值，将基因芯片的表达数据以连接边的距离为单位基因网络组成相匹配的基因健康网络。
一种基因健康网络表达测定体系构建方法

[发明专利]一种预测癌症的方法及系统-CN202010791646.1有效
发明人：艾冬梅;王瑜多;潘鸿飞 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种预测癌症的方法及系统，该方法包括：针对癌症病人与正常人的基因表达谱数据进行差异性分析，获得差异性基因；基于加权基因共表达网络分析对癌症病人与正常人的基因表达谱数据进行分析，得到枢纽基因；并通过变分自编码器算法对差异性基因的基因表达谱数据进行处理，得到降维数据；将枢纽基因的基因表达谱数据和降维数据共同作为预设类型的癌症分类器的分类特征，通过癌症分类器实现癌症病人与正常人的精准分类。本发明的预测癌症的方法及系统将加权基因共表达网络分析得到的枢纽基因的基因表达谱数据和变分自编码器处理后的降维数据共同作为癌症分类器的分类特征，从而有效提高了癌症分类器的准确率，达到了高效预测癌症的目的。
一种预测癌症方法系统

[发明专利]基于表达差异的致病基因定位方法、系统、设备及介质-CN202210916539.6在审
发明人：李锡丹;韩蓝青 -专利权人：赛业（广州）生物科技有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于表达差异的致病基因定位方法、系统、设备及介质，获取批量的样本数据；根据预设的病例类型将样本数据划分为正常数据集和病例数据集；对正常数据集和病例数据集中各个基因的表达情况进行通路分析，得到正常数据集的第一表达量和病例数据集的第二表达量；根据第一表达量和第二表达量，确定各个基因的表达差异数据；对表达差异数据进行标准化处理，得到各个基因对应的差异标准值；调用KEGG数据库API接口，根据差异标准值对KEGG通路进行着色；其中，不同基因的着色深度和基因对应的差异标准值的绝对值大小正相关。该方法可帮助工作人员快速高效地确定出致病基因，且准确率较高。本申请可广泛应用于基因技术领域内。
基于表达差异致病基因定位方法系统设备介质

[发明专利]基于离散约束和封顶范数的肿瘤基因表达谱数据聚类方法-CN201810949097.9有效
发明人：王雪松;刘健;程玉虎 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2018-08-20 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G16B25/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于离散约束和封顶范数的肿瘤基因表达谱数据聚类方法，步骤为：首先，将肿瘤基因表达谱数据表示为一个包含多个低秩子空间的低秩矩阵和一个噪声矩阵相加的形式；然后，引入离散约束方法和Schattenp范数对低秩矩阵进行约束，直接学习得到肿瘤基因表达谱数据的样本标签；最后，利用封顶范数对噪声矩阵进行优化，除去对原始肿瘤基因表达谱数据中的离群值得出最终的肿瘤基因表达谱数据聚类。本发明能完全去除离群值对肿瘤基因表达谱数据聚类的影响，从而提高肿瘤基因表达谱数据聚类的精度及鲁棒性。
基于离散约束封顶范数肿瘤基因表达数据方法

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