数字突变细胞模型的构建方法及装置制造方法及图纸

本公开提供一种数字突变细胞模型的构建方法及其装置

【技术实现步骤摘要】
数字突变细胞模型的构建方法及装置、介质、设备、系统


[0001]本公开实施例涉及数字细胞模型
，具体而言，涉及一种数字突变细胞模型的构建方法及其装置
、
存储介质
、
电子设备
、
数字细胞系统
。

技术介绍

[0002]疾病的发生和发展往往涉及复杂的生化反应，尤其是涉及多条信号通路，这些信号通路的相互叠加产生对细胞表型的影响
。
当前，对疾病的发生
、
发展
、
治疗的研究主要是采用生物学手段，其受到生物学手段周期长
、
影响因素多
、
成本高的制约
。
有必要构建模拟突变细胞的数字突变细胞模型，以提高对疾病的发生
、
发展和治疗的研究效率
。
[0003]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分专利技术的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息
。

技术实现思路

[0004]本公开的目的在于提供一种数字突变细胞模型的构建方法及其装置
、
存储介质
、
电子设备
、
数字细胞系统
。
[0005]根据本公开的第一个方面，提供一种数字突变细胞模型的构建方法，包括：
[0006]根据突变细胞的多组学数据和预先构建的数字正常细胞模型，获得数字突变细胞模型；
[0007]其中，所述预先构建的数字正常细胞模型包括生化组分池和多个信号通路单元；所述生化组分池包括多个生化组分信息，所述生化组分信息包括生化组分的浓度和
/ 或位置信息；所述信号通路单元用于模拟生物细胞的信号通路；所述信号通路单元包括至少一个生化反应模块，所述生化反应模块用于利用生化过程方程组模拟所述信号通路单元中发生的生化过程
。
[0008]根据本公开的第二个方面，提供一种数字突变细胞模型的构建装置，被配置为根据突变细胞的多组学数据和预先构建的数字正常细胞模型，获得数字突变细胞模型；其中，所述预先构建的数字正常细胞模型包括生化组分池和多个信号通路单元；所述生化组分池包括多个生化组分信息，所述生化组分信息包括生化组分的浓度和
/
或位置信息；所述信号通路单元用于模拟生物细胞的信号通路；所述信号通路单元包括至少一个生化反应模块，所述生化反应模块用于利用生化过程方程组模拟所述信号通路单元中发生的生化过程
。
[0009]根据本公开的第三个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实上述的数字突变细胞模型的构建方法
。
[0010]根据本公开的第四个方面，提供一种电子设备，包括：
[0011]处理器；以及
[0012]存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
[0013]其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的数字突变细胞模型的构建方法
。
[0014]根据本公开的第五个方面，提供一种数字细胞系统，包括上述的数字突变细胞模型的构建装置，还包括：
[0015]构建引擎，用于根据生物化学信息构建数字正常细胞模型；
[0016]数字细胞引擎，用于运行数字细胞模型；
[0017]数字药物库，用于提供药物信息；
[0018]数据映射引擎，用于将所述数字药物库中的药物信息映射至所述数字细胞模型；
[0019]药效分析引擎，用于根据数字细胞引擎的运行结果预测药物疗效
。
[0020]本公开提供的数字突变细胞模型的构建方法，可以根据突变细胞的多组学数据和预先构建的数字正常细胞模型，构建出用于模拟突变细胞的数字突变细胞模型
。
该数字突变细胞模型能够模拟生物学突变细胞的生化过程和对外部因素的响应，例如可以模拟生物突变细胞对药物的响应
。
因此，本公开构建的数字突变细胞模型能够提高对疾病的发生
、
发展和治疗的研究效率
。
[0021]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开
。
附图说明
[0022]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理
。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0023]图1示意性示出根据本公开示例实施例的一种数字细胞模型的构建方法的流程示意图
。
[0024]图2示意性示出根据本公开示例实施例的一种数字细胞模型的运行逻辑架构图
。
[0025]图3示意性示出根据本公开示例实施例的一种数字细胞模型的构建方法的流程示意图
。
[0026]图4示意性示出根据本公开示例实施例的一种细胞表型指数构建方法的流程示意图
。
[0027]图5示意性示出根据本公开示例实施例的一种生化过程定义信息
。
[0028]图6示意性示出根据本公开示例实施例的根据机器学习算法获取生化组分信息的示意图
。
[0029]图7示意性示出根据本公开示例实施例的根据机器学习算法获取生化过程数学模型的示意图
。
[0030]图8示意性示出根据本公开示例实施例的一种数字突变细胞模型的获取装置的结构示意图
。
[0031]图9示意性示出根据本公开示例实施例的一种数字细胞系统的结构示意图
。
[0032]图
10
示意性示出根据本公开示例实施例的一种电子设备结构示意图
。
具体实施方式
[0033]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式
。
然而，示例实施方式能够以多种形
式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员
。
所描述的特征
、
结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中
。
在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解
。
然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法
、
组元
、
装置
、
步骤等
。
在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊
。
[0034]此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制
。
图中相同的附图标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种数字突变细胞模型的构建方法，包括：根据突变细胞的多组学数据和预先构建的数字正常细胞模型，获得数字突变细胞模型；其中，所述预先构建的数字正常细胞模型包括生化组分池和多个信号通路单元；所述生化组分池包括多个生化组分信息，所述生化组分信息包括生化组分的浓度和
/
或位置信息；所述信号通路单元用于模拟生物细胞的信号通路；所述信号通路单元包括至少一个生化反应模块，所述生化反应模块用于利用生化过程方程组模拟所述信号通路单元中发生的生化过程
。2.
根据权利要求1所述的数字突变细胞模型的构建方法，其中，所述根据突变细胞的多组学数据和预先构建的数字正常细胞模型获得数字突变细胞模型包括：预先构建的数字正常细胞模型迭代仿真至达到稳态状态；突变细胞的多组学数据映射至达到稳态状态的数字正常细胞模型中，获得数字突变细胞模型
。3.
根据权利要求2所述的数字突变细胞模型的构建方法，其中，突变细胞的多组学数据映射至达到稳态状态的数字正常细胞模型包括：获取突变细胞的多组学数据；根据所述突变细胞的多组学数据，构建突变细胞的多组学数据库；将所述突变细胞的多组学数据库映射至达到稳态状态的数字正常细胞模型中，获得数字突变细胞模型
。4.
根据权利要求3所述的数字突变细胞模型的构建方法，其中，根据突变细胞的多组学数据，构建突变细胞的多组学数据库包括：基因变异解析器根据获取的突变细胞的多组学数据中的基因变异组数据，构建出突变细胞的多组学数据库中的数字基因变异库；表观遗传解析器根据获取的突变细胞的多组学数据中的表观遗传组数据，构建出突变细胞的多组学数据库中的数字表观遗传库；转录组解析器根据获取的突变细胞的多组学数据中的转录组数据，构建出突变细胞的多组学数据库中的数字转录库；蛋白组解析器根据获取的突变细胞的多组学数据中的蛋白组数据，构建出突变细胞的多组学数据库中的数字蛋白库
。5.
根据权利要求4所述的数字突变细胞模型的构建方法，其中，将突变细胞的多组学数据库映射至达到稳态状态的数字正常细胞模型中，获得数字突变细胞模型包括：将数字基因变异库中与突变基因相关的蛋白质活性参数或者基因转录水平参数映射到达到稳态状态的数字正常细胞模型的信号通路单元中；将数字表观遗传库中与表观遗传相关的基因转录规模参数映射到达到稳态状态的数字正常细胞模型的信号通路单元中；将数字转录库中非编码
RNA
相关的生化过程方程组映射到达到稳态状态的数字正常细胞模型的信号通路单元中，将数字转录库中
mRNA
的信息映射到数字正常细胞模型的生化组分池中；将数字蛋白库中的蛋白质的信息映射到达到稳态状态的数字正常细胞模型的生化组
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李国亮，姜树嘉，李林峰，胡健，闫峻，
申请(专利权)人：医渡云北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：