基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统及方法技术方案

本发明专利技术提供基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统及方法，其系统包括：数据获取模块，用于获取动物模型的RNA表达数据；数据处理模块，用于对RNA表达数据进行筛选处理并提取获得RNA表达数据的关键特征数据；量化分析模块，用于根据关键特征数据，利用AI分析模型进行量化分析，获得量化分析结果；分析结果展现模块，用于展现量化分析结果和关联的策略信息。本发明专利技术通过利用人工智能技术，对动物模型的RNA表达信息进行量化分析，可实现智能化、高效率、准确度高的效果，可减轻药物生物分析工作人员的工作量，同时提高数据分析和动物实验研究的水平。平。平。

【技术实现步骤摘要】
基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统及方法


[0001]本专利技术涉及数据分析
，尤其涉及基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统及方法。

技术介绍

[0002]核糖核酸(缩写为RNA)，是存在于生物细胞以及部分病毒、类病毒中的遗传信息载体；RNA是以DNA的一条链为模板，以碱基互补配对原则，转录而形成的一条单链，主要功能是实现遗传信息在蛋白质上的表达，是遗传信息传递过程中的桥梁；RNA由核糖核苷酸经磷酸二酯键缩合而成长链状分子；一个核糖核苷酸分子由磷酸，核糖和碱基构成，其中RNA的碱基又有多种分类，按照功能区分，RNA也具有多种分类，如mRNA是依据DNA序列转录而成的蛋白质合成模板；tRNA是mRNA上遗传密码的识别者和氨基酸的转运者；rRNA是组成核糖体的部分，而核糖体是蛋白质合成的机械；细胞中还有许多种类和功能不一的小型RNA，包括组成剪接体的snRNA，负责rRNA成型的snoRNA，以及参与RNAi作用的miRNA与siRNA等，还包括内含子、RNase P、HDV、核糖体RNA等具有催化生化反应过程的核酶；RNA的多种分类，使得其表达信息多样化，在对表达信息的研究上难度较大；动物模型是指医学研究中建立的具有人疾病模拟表现的动物实验对象和相关材料；关于动物模型的研究就是有关实验动物的应用科学，研究各种模型动物的生物学特性和疾病特点，进而研究动物疾病发展过程。
[0003]AI是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。对动物模型的实验研究，需要对动物的RNA数据进行分析研究，以提高满足动物实验研究的需要和提高实验研究的效果。
[0004]现有的对动物模型的RNA数据分析采用传统的分析方法，通过分析工具软件，将RNA序列与参考基因组比对，通过多个组织或环境下的序列差异进行分析，但是这些方法具有十分高的假阳性，由于测序技术带来的测序错误，会影响RNA数据分析的准确率；由于RNA数据的存在载体多样复杂，RNA数据的内容和项目繁杂，难以全面彻底地掌握和分析，在分析过程中存在着效率不高，准确度低的问题，需要耗费人力和时间，影响到动物实验研究的效果。
[0005]申请号为CN201911378692.2的专利，公开了一种环状RNA鉴定和表达定量的分析方法，其包括一系列的测序数据过滤步骤、测序数据比对步骤、环状RNA连接点鉴定步骤、差异分析步骤、基因注释步骤和富集分析步骤来进行。该专利技术的分析方法可以帮助发现新的circRNA信息，进一步对环状RNA鉴定和表达定量分析；但专利通过计算机软件进行分析，方法繁琐复杂，需要基于设计的软件进行分析计算，存在计算误差和分析错误的可能。
[0006]因此，有必要提供基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统及方法。

技术实现思路

[0007]本专利技术提供了基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统及方法，通过利用人工智
能技术，对动物模型的RNA表达信息进行量化分析，可实现智能化、高效率、准确度高的效果，可减轻药物生物分析工作人员的工作量，同时提高数据分析和动物实验研究的水平。
[0008]本专利技术提供了基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统，包括：数据获取模块，用于获取动物模型的RNA表达数据；数据处理模块，用于对RNA表达数据进行筛选处理并提取获得RNA表达数据的关键特征数据；量化分析模块，用于根据关键特征数据，利用AI分析模型进行量化分析，获得量化分析结果；分析结果展现模块，用于展现量化分析结果和关联的策略信息。
[0009]进一步地，数据获取模块包括动物模型选取单元和数据提取单元；动物模型选取单元，用于根据RNA表达数据的分析需求，选取若干类动物模型；数据提取单元，用于获取动物模型的疾病实验数据，根据疾病实验数据中的病理信息，获得动物模型的RNA表达数据。
[0010]进一步地，数据处理模块包括数据筛选处理单元和归类处理单元；筛选处理单元，用于对RNA表达数据进行归一化筛选处理，获得第一筛选数据集；归类处理单元，用于基于预设的聚类模型，对第一筛选数据集进行分类，获得若干个归类结果，基于归类结果，提取获得RNA表达数据的关键特征数据。
[0011]进一步地，量化分析模块包括AI分析模型构建单元和量化分析单元；AI分析模型构建单元，用于基于深度神经网络模型和无监督学习模型，构建AI分析模型；量化分析单元，用于利用AI分析模型对关键特征数据进行AI分析，获得量化分析结果。
[0012]进一步地，AI分析模型构建单元包括模型数据获取子单元和AI分析模型训练验证子单元；模型数据获取子单元，用于获取历史RNA表达数据的第一关键特征数据，并基于第一关键特征数据，生成数据训练集和数据验证集；AI分析模型训练验证子单元，用于针对AI分析模型，利用数据训练集和数据验证集进行训练和验证。
[0013]进一步地，量化分析单元包括预测分析子单元和关联分析子单元；预测分析子单元，用于基于深度神经网络模型构建的第一AI分析子模型，对关键特征数据进行预测分析，获得RNA表达数据的预测项的预测概率；关联分析子单元，用于基于无监督学习模型构建的第二AI分析子模型，对关键特征数据进行内容项关联度分析，获得RNA表达数据的内容项的关联分布量化图表；关联度为：关键特征数据的内容项与动物模型的待研究疾病的关联程度。
[0014]进一步地，分析结果展现模块包括量化分析结果展现单元和策略信息提供单元；量化分析结果展现单元，用于基于计算机量化分析平台或移动终端的量化分析程序，展现量化分析结果；策略信息提供单元，用于利用计算机量化分析平台的关联管理平台，或移动终端的量化分析程序的关联管理程序，提供相关的策略信息。
[0015]进一步地，还包括策略信息提供单元还包括关联管理子单元，关联管理子单元包括关联管理库建立分子单元和策略信息展现分子单元；关联管理库建立分子单元，用于基于知识图谱技术，建立量化分析结果与若干个关联研究项的知识图谱，并根据知识图谱，生成量化分析结果与关联研究项的关联管理库；策略信息展现分子单元，用于基于关联管理库，利用DOM树结构，设置关联研究项的策略信息，并设计树形展现架构和分页展现程序，用于关联研究项的策略信息的展现。
[0016]进一步地，还包括模型参数优化设置模块，用于根据AI模型的历史量化分析记录，对AI模型的参数进行优化调整，并设置参数库用于AI模型的设置；模型参数优化设置模块包括参数库构建单元和参数选取设置单元；参数库构建单元，用于获取AI模型的历史量化分析记录，基于历史量化分析记录获取AI模型的若干个历史参数和相对应的AI模型的分析误差；根据分析误差和历史参数建立参数修正计算公式，并计算获得历史修正参数；根据历史修正参数设置相对应的微调幅度值，根据微调幅度值和历史修正参数，生成历史参数序列，根据历史参数序列建立参数库；参数选取设置单元，用于AI模型的参选调整需求，设置参选调整选取条件，并设置选取条件值，并基于选取条件值与参数库，建立参数选取计算公式，利用参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取动物模型的RNA表达数据；数据处理模块，用于对RNA表达数据进行筛选处理并提取获得RNA表达数据的关键特征数据；量化分析模块，用于根据关键特征数据，利用AI分析模型进行量化分析，获得量化分析结果；分析结果展现模块，用于展现量化分析结果和关联的策略信息。2.根据权利要求1所述的基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统，其特征在于，数据获取模块包括动物模型选取单元和数据提取单元；动物模型选取单元，用于根据RNA表达数据的分析需求，选取若干类动物模型；数据提取单元，用于获取动物模型的疾病实验数据，根据疾病实验数据中的病理信息，获得动物模型的RNA表达数据。3.根据权利要求1所述的基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统，其特征在于，数据处理模块包括数据筛选处理单元和归类处理单元；筛选处理单元，用于对RNA表达数据进行归一化筛选处理，获得第一筛选数据集；归类处理单元，用于基于预设的聚类模型，对第一筛选数据集进行分类，获得若干个归类结果，基于归类结果，提取获得RNA表达数据的关键特征数据。4.根据权利要求1所述的基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统，其特征在于，量化分析模块包括AI分析模型构建单元和量化分析单元；AI分析模型构建单元，用于基于深度神经网络模型和无监督学习模型，构建AI分析模型；量化分析单元，用于利用AI分析模型对关键特征数据进行AI分析，获得量化分析结果。5.根据权利要求4所述的基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统，其特征在于，AI分析模型构建单元包括模型数据获取子单元和AI分析模型训练验证子单元；模型数据获取子单元，用于获取历史RNA表达数据的第一关键特征数据，并基于第一关键特征数据，生成数据训练集和数据验证集；AI分析模型训练验证子单元，用于针对AI分析模型，利用数据训练集和数据验证集进行训练和验证。6.根据权利要求4所述的基于AI的动物模型RNA表达量化分析系统，其特征在于，量化分析单元包括预测分析子单元和关联分析子单元；预测分析子单元，用于基于深度神经网络模型构建的第一AI分析子模型，对关键特征数据进行预测分析，获得RNA表达数据的预测项的预测概率；关联分析子单元，用于基于无监督学习模型构建的第二AI分析子模型，对关键特征数据进行内容项关联度分析，获得RNA表达数据的内容项的关联分布量...

【专利技术属性】
技术研发人员：许捷，许静，谭平，丁迎春，
申请(专利权)人：深圳市前海高新国际医疗管理有限公司，
类型：发明
国别省市：