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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明公开了一种基于变分神经网络的疾病预测方法及系统，该方法包括如下步骤：步骤1：提取样本的DNA、RNA和代谢物，将DNA和RNA信息扩增成适合高通量测序的文库，利用高通量测序技术得到测序原始数据，对原始数据进行处理后分别进行物种注释和功能注释得到宏基因组的菌群丰度数据和宏转录组的通路数据，通过质谱分析法得到代谢组的代谢物丰度数据；步骤2：对多组学数据进行预处理，包括数据转换和归一化处理；步骤3：将处理过后的菌群丰度数据、通路数据和代谢物丰度数据代入到训练好的算法框架中，得出生病的概率值，算法框架的输出结果为患病或未患病。本发明能够用于整合不完整的微生物组多组学数据，预测疾病和寻找疾病相关的生物标志物。
主权项：1.一种基于变分神经网络的疾病预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：提取样本的DNA、RNA和代谢物，将DNA和RNA信息扩增成适合高通量测序的文库，利用高通量测序技术得到测序原始数据，对原始数据进行处理后分别进行物种注释和功能注释得到宏基因组的菌群丰度数据和宏转录组的通路数据，通过质谱分析法得到代谢组的代谢物丰度数据；步骤2：对多组学数据进行预处理，包括数据转换和归一化处理；步骤3：将处理过后的菌群丰度数据、通路数据和代谢物丰度数据代入到训练好的算法框架中，得出生病的概率值，算法框架的输出结果为患病或未患病。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 一种基于变分神经网络的疾病预测方法及系统
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