龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本发明提供了一种疾病患病风险的预测方法及系统，所述方法包括获取疾病患者的基因变异位点单核苷酸多态SNP表征信息和临床表型特征信息，基于所述SNP表征信息和临床表型特征信息构建数据集；基于神经网络搭建风险预测基础模型；利用所述数据集训练所述风险预测基础模型，得到用于对疾病患病风险概率进行预测的智能风险预测模型；对所述智能风险预测模型进行性能评估。本发明的方案利用深度学习对疾病患者的SNP表征进行学习，同时通过深度学习模型，可以捕捉到SNP位点与疾病的关联关系，能够有效提升疾病患病风险预测的准确性。
主权项：1.一种疾病患病风险的预测方法，其特征在于，包括：获取疾病患者的基因变异位点单核苷酸多态SNP表征信息和临床表型特征信息，基于所述SNP表征信息和所述临床表型特征信息构建数据集；基于神经网络搭建风险预测基础模型；包括：搭建包括多基因预测模型和梯度提升树模型的风险预测基础模型；所述多基因预测模型和梯度提升树模型连接，所述多基因预测模型的输出变量作为所述梯度提升树模型的输入变量；所述多基因预测模型用于根据SNP表征信息学习得到对应的SNP评分值；所述梯度提升树模型用于根据所述SNP评分值和临床表型特征信息学习得到疾病患病风险概率；所述多基因预测模型包括特异性神经网络和得分计算网络；所述特异性神经网络和得分计算网络相连，且所述特异性神经网络的输出为所述得分计算网络的输入；所述特异性神经网络用于学习所述数据集中的SNP表征信息，以得到所述SNP表征信息对应的第一特征信息；所述得分计算网络用于对所述特异性神经网络输出的所述第一特征进行学习，以得到所述第一特征信息对应的SNP评分值；利用所述数据集训练所述风险预测基础模型，得到用于对疾病患病风险概率进行预测的智能风险预测模型；利用所述智能风险预测模型对疾病患病风险进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 疾病患病风险的预测方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号