[发明专利]一种基于深度学习技术从基因角度预测肝癌风险的方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习技术从基因角度预测肝癌风险的方法。本发明利用深度学习技术，联合所有基因表达量数据，实现了自动筛选差异表达基因，自动判断肝癌类型的功能，克服了传统方法不能整合全部基因表达数据，而忽略基因联合表达作用的不足；解决了传统方法运用固定算法，难以把握基因表达的微小差异的缺陷，对肝癌的基因治疗的发展具有积极意义。

主权项

1.一种基于深度学习技术从基因角度预测肝癌风险的方法，其特征在于：步骤包括：S1、训练数据的获取；S2、训练深度学习模型；S3、利用训练完成的深度学习模型预测肝癌。上述训练数据的获取包括：对同源的癌组织和健康组织进行测序，同时测定各个基因的基因表达量；上述训练深度学习模型包括：练深度学习模型为输入根据网络结构进行逐层前向传播，再利用代价函数的梯度和具体输出进行梯度下降的反向传播实现全局参数优化，最终使具体输出与目标输出偏差在可接受范围内，当具体输出与目标输出偏差在可接受范围内时，深度学习模型即可使用，当偏差较大时则改变参数继续训练；上述利用训练完成的深度学习模型预测肝癌包括：利用未知健康情况的细胞的各基因表达量作为输入，可以根据深度学习模型输出层神经元的激活情况判断细胞的健康情况。