一种蛋白丰度筛选与阶梯表征方法及装置

本发明公开了一种蛋白丰度筛选与阶梯表征方法及装置，该方法包括：构建多模态数据整合与动态知识库并从其中获取样本数据，对样本数据进行处理，得到标准化丰度矩阵并构建为ASSM矩阵，对ASSM矩阵进行对数差分压缩处理及自适应归一化处理；将处理后的ASSM矩阵和样本标签输入至改进型惩罚逻辑回归模型中，得到优化权重，再将优化权重和归一化处理后的ASSM矩阵输入至十层深度神经网络模型中，得到丰度差异概率；将丰度差异概率输入至数图转换引擎中进行动态映射，得到渐变概率密度阶梯图谱。通过本发明提供的方法，解决传统谱图库搜索方法面临的内存溢出风险，更实现蛋白丰度差异概率到渐变阶梯图谱的动态映射，为疾病机制研究和精准诊疗提供新的技术支撑。