[发明专利]基于超图表征与狄利克雷分布的多组学关联表型预测方法在审
| 申请号： | 202210544114.7 | 申请日： | 2022-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN114927162A | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 王浩华;高建;林恺;张强;何昆仑;石金龙 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00;G16H50/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 许明章;王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于超图表征与狄利克雷分布的多组学关联表型预测方法，包括：组学数据预处理模块实现原始组学数据清洗与特征预筛选功能，以去除可能影响关联挖掘性能的噪声、错误和冗余特征。组学数据超图表征模块完成各组学内的余弦相似度计算，并据此构建超图关联矩阵。特征提取模块搭建超图卷积神经网络进行各个组学数据的特征提取。多组学集成预测模块利用由每个特定超图卷积神经网络生成的初始结果来构建狄利克雷分布参数，并将其作为输入到多组学集成算法以进行最终标签预测。本发明基于多组学数据与相应表型标签挖掘各组学信息的潜在相关性，并且有效地集成每个组学的特征信息，实现精准的组学数据与人体表型的关联预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 超图 表征 狄利克雷 分布 多组学 关联 表型 预测 方法 | ||
【主权项】：
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