[发明专利]一种基因数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种基因数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收参考人群的样本特征类型的基因数据，基于交叉验证方法，将所述基因数据分成测试数据和训练数据；

对所述基因数据进行去噪和标准化处理得到标准化基因数据；

使用最小凸度绝对压缩选择算子LASSO方法对所述标准化基因数据进行特征基因选择，得到特征基因数据；

将所述训练数据对应的特征基因数据注入分类器，对所述分类器进行训练，得到训练后分类器；

将所述测试数据对应的特征基因数据注入所述训练后分类器，得到所述测试数据对应的特征基因数据的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述样本特征类型包括：

健康类和贫血类，

或者，普通贫血类和地中海贫血类；

或者，α地中海贫血类和β地中海贫血类；

或者，α地中海贫血类或β地中海贫血类中的静止型、轻型、HbH型以及重型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述参考人群包括婚检人群和/或孕检人群。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述基因数据分成测试数据和训练数据包括：

将所述基因数据分成三个数据集，依次选取每个数据集作为测试样本，将除所述测试样本的数据集设置为训练样本。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述基因数据进行去噪和标准化处理得到标准化基因数据包括：

去除所述基因数据中的噪音基因数据，得到去噪基因数据；

对所述去噪基因数据进行标准化处理，设置每个基因表达谱的平均值为0，标准差为1，得到标准化基因数据。

6.一种基因数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

接收单元，用于接收参考人群的样本特征类型的基因数据，基于交叉验证方法，将所述基因数据分成测试数据和训练数据；

预处理单元，用于对所述基因数据进行去噪和标准化处理得到标准化基因数据；

特征提取单元，用于使用最小凸度绝对压缩选择算子LASSO方法对所述标准化基因数据进行特征基因选择，得到特征基因数据；

训练单元，用于将所述训练数据对应的特征基因数据注入分类器，对所述分类器进行训练，得到训练后分类器；

分类单元，用于将所述测试数据对应的特征基因数据注入所述训练后分类器，得到所述测试数据对应的特征基因数据的分类结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述接收单元接收的基因数据中，

所述特征类型包括：

健康类和贫血类，

或者，普通贫血类和地中海贫血类；

或者，α地中海贫血类和β地中海贫血类；

或者，α地中海贫血类或β地中海贫血类中的静止型、轻型、HbH型以及重型。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述接收单元接收的基因数据中，

所述参考人群包括婚检人群和/或孕检人群。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述接收单元将所述基因数据分成测试数据和训练数据包括：

将所述基因数据分成三个数据集，依次选取每个数据集作为测试样本，将除所述测试样本的数据集设置为训练样本。

10.根据权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，

所述预处理单元，具体用于

去除所述基因数据中的噪音基因数据，得到去噪基因数据；

对所述去噪基因数据进行标准化处理，设置每个基因表达谱的平均值为0，标准差为1，得到标准化基因数据。