[发明专利]一种基因数据集整合分析方法有效

专利信息
申请号: 201811522403.7 申请日: 2018-12-13
公开(公告)号: CN109686399B 公开(公告)日: 2023-07-21
发明(设计)人: 黄海辉;戴经国;梁勇;陈燕琴 申请(专利权)人: 韶关学院
主分类号: G16B20/00 分类号: G16B20/00;G16B50/00
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 颜希文;麦小婵
地址: 512005 *** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基因数据集整合分析方法,至少包括以下步骤:根据超参数组和待处理基因数据集建立SSN‑IF方法模型;预设SSN‑IF方法模型中的权重向量,将权重向量值作为第一初始值建立SCAD‑Net惩罚体的线性模型;根据线性模型计算SCAD‑Net惩罚体的迭代更新算子,以计算SSN‑IF方法模型的基因回归系数和待处理基因数据集的预测模型;根据预测模型更新SSN‑IF方法模型的权重向量;将更新后的权重向量作为第一初始值;重复上述的计算步骤,以得到最终的基因回归系数和待处理基因数据集的预测模型。本发明提供一种基因数据集整合分析方法,能够有效地提高对基因数据集整合分析的准确性,从而能够准确地选择出与表现型相关的基因,进而有利于对疾病的研究。
搜索关键词: 一种 基因 数据 整合 分析 方法
【主权项】:
1.一种基因数据集整合分析方法,其特征在于,至少包括以下步骤:S1、根据超参数组和待处理基因数据集建立SSN‑IF方法模型;其中所述SSN‑IF方法模型包括自步学习正则化函数和SCAD‑Net惩罚体;S2、预设SSN‑IF方法模型中的权重向量,将所述权重向量值作为第一初始值;S3、根据所述第一初始值,建立所述SCAD‑Net惩罚体的线性模型;S4、根据所述线性模型计算所述SCAD‑Net惩罚体的迭代更新算子;S5、根据所述迭代更新算子,计算所述SSN‑IF方法模型的基因回归系数和所述待处理基因数据集的预测模型;S6、根据所述预测模型更新所述SSN‑IF方法模型的权重向量,并将所述更新后的权重向量作为第一初始值;S7、重复步骤S3‑S6,直至计算得到的所述基因回归系数收敛,得到最终的基因回归系数和最终的所述待处理基因数据集的预测模型;S8、根据所述最终的基因回归系数和所述待处理基因数据集的预测模型,得到所述待处理基因数据集中与表现型相关的基因。
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