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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明公开一种多组学癌症亚型分类方法、系统、设备、介质及程序产品，涉及机器学习技术领域，包括：提取多组学数据的组学特征集；在给定所有亚型类别标签的条件下，考虑组学特征‑标签相关性、组学特征‑组学特征相关性和标签‑标签相关性，提取每个亚型类别的局部因果特征；在给定单亚型类别标签的条件下，提取组学特征集中与给定亚型类别有因果关系的局部因果特征；将两部分局部因果特征合并后，进行选择性纠正，删除与亚型类别无关的组学特征，得到多组学数据的因果组学特征集；对因果组学特征集进行癌症亚型分类，得到目标个体的癌症亚型类型。考虑特征和类属性间的因果关系，排除导致混淆的特征，提高分类精度。
主权项：1.一种多组学癌症亚型分类方法，其特征在于，包括：获取目标个体的多组学数据，提取多组学数据的组学特征集，所述提取多组学数据的组学特征集的过程包括：对每个组学数据经编码得到组学特征，将多组学特征融合后得到组学特征集； ； ；其中，为第个组学数据的组学特征；为多组学数据的组学特征集；为特征连接函数；为第层编码器的权重；为连接层的权重；为第层编码器的偏置；为连接层的偏置；所述提取组学特征集的过程中以最小化损失函数为目标函数： ； ； ； ；其中，是第个组学数据的重构误差损失函数；是分类误差损失函数；是调节第个重构误差损失函数贡献的权重系数；是调节分类误差损失函数贡献的权重系数；为重建的第个组学数据；为第层解码器的权重；为第层解码器偏置；为激活函数；J为癌症亚型类别数量；为第j个亚型类别；为局部因果特征；在给定所有亚型类别标签的条件下，通过考虑组学特征-标签相关性、组学特征-组学特征相关性和标签-标签相关性，提取每个亚型类别的局部因果特征；在给定单亚型类别标签的条件下，提取组学特征集中与给定亚型类别有因果关系的局部因果特征；将两部分局部因果特征合并后，通过对称性约束规则进行选择性纠正，以删除与亚型类别无关的组学特征，由此得到多组学数据的因果组学特征集；对因果组学特征集进行癌症亚型分类，得到目标个体的癌症亚型类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 多组学癌症亚型分类方法、系统、设备、介质及程序产品
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