[发明专利]一种基于基因交互网络聚类和群稀疏学习的表达数量性状与CNV关联的方法在审
| 申请号： | 202111317810.6 | 申请日： | 2021-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN114038502A | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 陈浩文;张翔;宁斌;屈强 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G16B20/50 | 分类号： | G16B20/50;G16B30/00;G16B40/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410082 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及生物信息学中的数据挖掘领域，具体涉及一种基于异构图卷积神经网络的合成致死相互作用预测方法。其发明内容主要包括：(1)收集乳腺癌FPKMRNA‑seq信息、乳腺癌的CNV数据、乳腺癌高置信度风险基因信息；(2)进行基于秩的方法对乳腺癌拷贝数变异(CNV)和mRNA数据进行预处理；(3)建立基于蛋白质相互作用知识和信号通路的基因‑基因相互作用网络，利用网络聚类算法生成高密度子网络；(4)构建基于群稀疏学习模型来描述子网与目标基因的mRNA表达之间的关联关系，使用均方根误差(RMSE)衡量CNVs预测目标基因表达变化的能力，采用k‑fold折交叉验证算法进行交叉验证，使用Speraman相关研究方法，并结合通路富集分析对基因表达与CNV进行相关性分析。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 基因 交互 网络 稀疏 学习 表达 数量 性状 cnv 关联 方法 | ||
【主权项】：
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