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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及生物标志物筛选技术领域，公开了基于迁移学习和差异网络的生物标志物筛选方法及系统，基于第一和第二协方差矩阵的样本估计，得到辅助数据集对应的差异网络；基于已患A疾病的第二疾病组数据子集和未患A疾病的第二对照组数据子集，生成第三和第四协方差矩阵；基于第三、第四协方差矩阵的样本估计以及辅助数据集对应的差异网络，得到目标数据集与辅助数据集对应的差异网络之间的差异；将差异网络之间的差异与基于辅助数据集对应的差异网络进行相加，得到目标数据集对应的差异网络，基于目标数据集对应的差异网络，确定筛选的生物标志物。本发明提高了目标来源中基因调控网络的估计和推断准确性。
主权项：1.基于迁移学习和差异网络的生物标志物筛选方法，所述方法不应用于疾病的诊断和治疗，其特征是，所述方法包括：获取辅助数据集，所述辅助数据集，包括：已患A疾病的第一疾病组数据子集和未患A疾病的第一对照组数据子集；基于已患A疾病的第一疾病组数据子集，生成第一协方差矩阵；基于未患A疾病的第一对照组数据子集，生成第二协方差矩阵；基于第一协方差矩阵和第二协方差矩阵的样本估计，得到辅助数据集对应的差异网络；获取目标数据集，所述目标数据集，包括：已患A疾病的第二疾病组数据子集和未患A疾病的第二对照组数据子集；基于已患A疾病的第二疾病组数据子集，生成第三协方差矩阵；基于未患A疾病的第二对照组数据子集，生成第四协方差矩阵；基于第三协方差矩阵和第四协方差矩阵的样本估计以及所述辅助数据集对应的差异网络，得到目标数据集与辅助数据集对应的差异网络之间的差异；将差异网络之间的差异与基于辅助数据集对应的差异网络进行相加，得到目标数据集对应的差异网络，基于目标数据集对应的差异网络，确定筛选的生物标志物。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于迁移学习和差异网络的生物标志物筛选方法及系统
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