[发明专利]分类模型的建立方法及装置

权利要求书

1.一种分类模型的建立方法，其特征在于，包括：

建立蛋白质对之间调控关系的标准数据集，在所述标准数据集中获取所述蛋白质对中所包含的多个功能注释条目；

按照激活和/或抑制调控关系对所述标准数据集进行分类；

分别对所述多个功能注释条目在每种分类中进行富集显著性分析，并根据分析结果建立分类模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述标准数据集中构建所述蛋白质对中所包含的所述多个功能注释条目包括：

从所述蛋白质对中提取该蛋白质对中的每个蛋白质所包含的一个或多个功能注释条目；

根据所述每个蛋白质所包含的所述一个或多个功能注释条目计算所述多个功能注释条目。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对所述多个功能注释条目在所述每种分类中进行所述富集显著性分析，并根据所述分析结果建立所述分类模型包括：

分别计算所述多个功能注释条目在所述每种分类中的显著性富集打分和显著性P值；

将所述显著性P值小于预设阈值的部分功能注释条目作为分类特征以及将所述显著性富集打分作为权重建立所述分类模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在分别对所述多个功能注释条目在所述每种分类中进行所述富集显著性分析，并根据所述分析结果建立所述分类模型之后，还包括：

采用交叉验证方法或者独立测试集对所述分类模型的分类结果进行评估。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述分类模型包括以下之一：

带有权重的投票法、线性分类器、支持向量机方法、决策树方法。

6.一种分类模型的建立装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于建立蛋白质对之间调控关系的标准数据集，在所述标准数据集中获取所述蛋白质对中所包含的多个功能注释条目；

分类模块，用于按照激活和/或抑制调控关系对所述标准数据集进行分类；

建立模块，用于分别对所述多个功能注释条目在每种分类中进行富集显著性分析，并根据分析结果建立分类模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：

提取单元，用于从所述蛋白质对中提取该蛋白质对中的每个蛋白质所包含的一个或多个功能注释条目；

第一计算单元，用于根据所述每个蛋白质所包含的所述一个或多个功能注释条目计算所述多个功能注释条目。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述建立模块包括：

第二计算单元，用于分别计算所述多个功能注释条目在所述每种分类中的显著性富集打分和显著性P值；

建立单元，用于将所述显著性P值小于预设阈值的部分功能注释条目作为分类特征以及将所述显著性富集打分作为权重建立所述分类模型。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

评估模块，用于采用交叉验证方法或者独立测试集对所述分类模型的分类结果进行评估。

10.根据权利要求6至9中任一项所述的装置，其特征在于，所述分类模型包括以下之一：

带有权重的投票法、线性分类器、支持向量机方法、决策树方法。