基于图卷积神经网络的生物标志物识别系统

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基于图卷积神经网络的生物标志物识别系统
申请号:CN202510881809
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120808878A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于图卷积神经网络的生物标志物识别系统,包括:对不同病理阶段的基因调控网络进行图嵌入,得到不同病理阶段的基因调控网络中基因节点的低维向量表征;基于基因节点的低维向量表征,采用聚类算法对不同病理阶段的基因节点进行聚类;计算偏离分数,以此衡量基因节点在各个病理阶段中的异常程度,将偏离分数超过设定阈值的基因存储到异常基因集中;提取异常基因集中的最小支配集;采用最短路径算法对最小支配集的节点之间的连通性进行优化,生成不同病理阶段下的生物标志物网络;基于不同病理阶段下的生物标志物网络,计算动态网络指标;基于动态网络指标的变化转折点,确定疾病发展阶段的关键时间节点。
技术关键词
生物标志物 节点 识别系统 基因表达数据 差异表达基因 阶段 Dijkstra算法 贪心算法 深度优先搜索 基因调控网络构建 聚类算法 动态 累积分布函数 指标 疾病 贪心策略