[发明专利]通过偏差校正和分类预测生成生物标记签名的系统和方法有效
申请号: | 201380039806.5 | 申请日: | 2013-06-21 |
公开(公告)号: | CN104508671B | 公开(公告)日: | 2018-10-19 |
发明(设计)人: | 弗洛里安·马丁;向阳 | 申请(专利权)人: | 菲利普莫里斯生产公司 |
主分类号: | G06F19/24 | 分类号: | G06F19/24 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人: | 宋岩 |
地址: | 瑞士纳*** | 国省代码: | 瑞士;CH |
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摘要: | 本文详述了用于按集成方式校正数据集并对数据集进行分类的系统和方法。训练数据集、训练分类集和测试数据集被接收。对于所述训练数据集,通过将机器学习技术应用到训练数据集和训练分类集来生成第一分类器,并且通过根据第一分类器对测试数据集中的元素进行分类来生成第一测试分类集。对于多次迭代中的每一次,训练数据集被变换,测试数据集被变换,并且通过将机器学习技术应用到经变换的训练数据集来生成第二分类器。根据第二分类器来生成第二测试分类集,并且将第一测试分类集与第二测试分类集相比较。 | ||
搜索关键词: | 用于 通过 集成 偏差 校正 分类 预测 生成 生物 标记 签名 系统 方法 | ||
【主权项】:
1.一种由处理器运行的将数据集分类到两个或更多个分类的计算机实现的方法,包括:(a)接收训练数据集和训练分类集,所述训练数据集的元素表示患病病人、对疾病有抵抗力的病人或未患病病人的基因表达数据,所述训练分类集包括已知标签的集合,各已知标签标识与所述训练数据集中的每个元素相关联的分类;(b)接收测试数据集;(c)通过将第一机器学习技术应用到所述训练数据集和所述训练分类集来生成用于所述训练数据集的第一分类器;(d)通过根据所述第一分类器对所述测试数据集中的元素进行分类来生成第一测试分类集;(e)通过将所述训练数据集中的元素移动与训练分类质心的集合的中心相对应的量来变换所述训练数据集,其中各训练分类质心代表所述训练数据集中的元素的子集的中心;以及(f)对于多次迭代中的每一次:(i)通过将所述测试数据集中的元素移动与测试分类质心的集合的中心相对应的量来变换所述测试数据集,其中各测试分类质心代表所述测试数据集中的元素的子集的中心;(ii)通过根据第二分类器对经变换的测试数据集中的元素进行分类来生成第二测试分类集,其中所述第二分类器是通过将第二机器学习技术应用到经变换的训练数据集和所述训练分类集而生成的;(iii)当所述第一测试分类集与所述第二测试分类集不同时,将所述第二测试分类集存储为所述第一测试分类集并将所述经变换的测试数据集存储为所述测试数据集并且返回步骤(i)。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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