高维度低样本基因数据筛选及蛋白质网络分析方法及系统
授权
摘要
本发明提供了一种高维度低样本基因数据筛选及蛋白质网络分析方法及系统，该方法包括：对原始GBM数据进行预处理，获得GBM数据；基于所述GBM数据，进行特征提取，并在筛选出的协变量中添加每个协变量之间的交互项；针对筛选出的添加了交互项的协变量，执行回归分析，获得基因结果；针对所述基因结果，筛选得到最终筛选基因。再利用最终筛选基因获取GBM高表达，正常表达和不表达情况下的蛋白质数据，分析筛选关键蛋白，并最终获取关键基因影响蛋白质通路的机制。该方法优化了Cos、SIS、Lasso结合在一起的方法，使得模型筛选GBM关键基因的准确度极大提高，并确定了GBM与关键蛋白之间的信号通路关系。
基本信息
专利标题 ：
高维度低样本基因数据筛选及蛋白质网络分析方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111192638A
申请号 ：
CN201911424402.3
公开（公告）日 ：
2020-05-22
申请日 ：
2019-12-31
授权号 ：
CN111192638B
授权日 ：
2022-04-22
发明人 ：
章乐游宇杰陈渝杰
申请人 ：
四川大学
申请人地址 ：
四川省成都市一环路南一段24号
代理机构 ：
北京市广友专利事务所有限责任公司
代理人 ：
张仲波
优先权 ：
CN201911424402.3
主分类号 ：
G16B40/00
IPC分类号 ：
G16B40/00 G16B20/00 G16B15/20 G16B45/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16B
生物信息学，例如特别适用于计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关数据处理的信息与通信技术
G16B40/00
特别适用于生物统计学的ICT；特别适用于与生物信息学相关的机器学习或数据挖掘，例如知识发现或模式发现的ICT
法律状态
2022-04-22 ：
授权
2020-06-16 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16B 40/00
申请日 : 20191231
申请日 : 20191231
2020-05-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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