[发明专利]基于改进Cox模型的癌症基因预后筛选方法及系统

权利要求书

1.一种基于改进Cox模型的癌症基因预后筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集癌症患者的癌症细胞不同基因的表达量，收集患者的生存数据，将癌症细胞不同基因的表达量和患者信息整理为第一矩阵，对第一矩阵进行预处理，得到第二矩阵；

S2、将步骤S1得到的生存数据和第二矩阵输入预设的Cox回归模型，求解得到回归系数；具体求解方式如下：

S21、将已有的生存数据合并成第三矩阵并根据参数生存时间排序，利用排序后的数据构建Cox回归模型，初始化先验参数和消息传递参数；

S22、根据Cox回归模型的分列式矢量因子图，利用期望传播算法，通过矩匹配规则将高维消息投影到独立的高斯分布上，循环迭代求解模型，输出回归系数和近似后验概率；

S23、将回归系数和近似后验概率输入期望最大算法，更新先验参数；

S24、判断回归系数是否达到预设的迭代结束条件；若达到预设的迭代结束条件，则输出当前轮迭代得到的回归系数；若没有达到预设的迭代结束条件，则返回步骤S22进行下一轮迭代；

S3、根据患者的风险函数评估回归系数中对应基因的患者风险，筛选出高患者风险对应的预后基因组；

S4、利用筛选出的预后基因组通过生物学理论对预测预后、复发和转移提供指导信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进Cox模型的癌症基因预后筛选方法，其特征在于，步骤S2中，首先将生存数据和第二矩阵组合形成的第三矩阵，将第三矩阵输入所述预设的Cox回归模型；其中，第三矩阵记作[X,y,c]，X代表协变量矩阵即第二矩阵，y代表生存时间，c代表删失索引；其中第i个病人的生存数据为。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进Cox模型的癌症基因预后筛选方法，其特征在于，第i个所述患者的风险函数具体为：

其中为共享基准风险函数；/为求解Cox回归模型得到的回归系数；/表示第i个患者的基因表达水平。

4.根据权利要求1所述的一种基于改进Cox模型的癌症基因预后筛选方法，其特征在于，所述先验参数包括有：均值、方差/和稀疏率/；所述消息传递参数包括有：正方向消息的均值和方差；所述步骤S21具体为：将协变量矩阵X矩阵归一化，根据生存时间y对第三矩阵为[X,y,c]进行降序排序，将排序后的第三矩阵为[X,y,c]代入Cox部分似然函数，初始化先验参数和消息传递函数。