构建遗传亚型预测模型的方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种构建遗传亚型预测模型的方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收训练样本的基因表达谱和对应的遗传亚型；按照预先确定的分类个数，对所述基因表达谱进行分类整合，得到目标基因表达谱；所述目标基因表达谱包括与所述分类个数对应的类别；从所述目标基因表达谱的类别中，选取目标类别，构建所述目标类别和所述遗传亚型的对应关系；根据所述对应关系，输出遗传亚型预测模型。采用本方法能够基于在基因表达谱和遗传亚型之间构建的灵活的对应关系，得到遗传亚型预测模型。

【技术实现步骤摘要】
构建遗传亚型预测模型的方法、装置和计算机设备
本申请涉及生物
，特别是涉及一种构建遗传亚型预测模型的方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在传统技术中，可以根据基因表达水平、免疫表型或者荧光原位杂交等特征，确定细胞遗传学异常，进而通过对多个病例进行分析得到上述特征和遗传亚型的对应关系，构建遗传亚型预测模型，但是，这种对应关系仅是简单将病例的上述特征和遗传亚型进行对应，灵活性较差，不能保证从中提取到具有代表性的对应关系，导致遗传亚型预测模型适用范围窄。随着生物技术的发展，对生物体的研究可以深入到基因组和转录组的分子水平。因此，如何在转录组的基因表达谱和遗传亚型之间构建更为灵活的、具有代表性的对应关系是非常必要的。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在基因表达谱和遗传亚型之间构建较为灵活的对应关系的构建遗传亚型预测模型的方法、装置、计算机设备和存储介质。第一方面，提供一种构建遗传亚型预测模型的方法，包括：接收训练样本的基因表达谱和对应的遗传亚型；按照预先确定的分类个数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种构建遗传亚型预测模型的方法，其特征在于，包括：/n接收训练样本的基因表达谱和对应的遗传亚型；/n按照预先确定的分类个数，对所述基因表达谱进行分类整合，得到目标基因表达谱；所述目标基因表达谱包括与所述分类个数对应的类别；/n从所述目标基因表达谱的类别中，选取目标类别，构建所述目标类别和所述遗传亚型的对应关系；/n根据所述对应关系，输出遗传亚型预测模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种构建遗传亚型预测模型的方法，其特征在于，包括：
接收训练样本的基因表达谱和对应的遗传亚型；
按照预先确定的分类个数，对所述基因表达谱进行分类整合，得到目标基因表达谱；所述目标基因表达谱包括与所述分类个数对应的类别；
从所述目标基因表达谱的类别中，选取目标类别，构建所述目标类别和所述遗传亚型的对应关系；
根据所述对应关系，输出遗传亚型预测模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标基因表达谱中的类别中，选取目标类别，构建所述目标类别和所述遗传亚型的对应关系的步骤，包括：
获取所述目标基因表达谱中各个类别的类别值；
将所述类别值中的最大类别值对应的类别，确定为所述目标类别；
构建所述目标类别和所述遗传亚型的对应关系。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述训练样本包括多个子样本时，所述构建所述目标类别和所述遗传亚型的对应关系的步骤，包括：
根据所述多个子样本的类别值，确定各个子样本的子目标类别，构建各个子样本的子遗传亚型和子目标类别之间的子对应关系；
从所述各个子对应关系中，选取针对同一种子目标类别的子对应关系，将所述同一种子目标类别作为所述目标类别；
从所选取的子对应关系的子遗传亚型中，选取出现次数最多的子遗传亚型；
构建所述目标类别与所选取的子遗传亚型的对应关系。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述训练样本包括多个子样本时，所述按照预先确定的分类个数，对所述基因表达谱进行分类整合的步骤，包括：
通过非负矩阵分解的方式，按照预先确定的分类个数，对以矩阵形式表示的基因表达谱进行分类整合，得到所述类别的权重矩阵和所述类别的类别值矩阵；所述类别值矩阵为矩阵形式的目标基因表达谱；
所述根据所述对应关系，输出遗传亚型预测模型的步骤，包括：
将所述对应关系映射在所述权重矩阵的行中；
对所述权重矩阵进行奇异值分解处理；
对经过奇异值分解处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄庆生，梁会营，钟嘉泳，高欢，李宽荣，
申请(专利权)人：广州市妇女儿童医疗中心，
类型：发明
国别省市：广东;44