【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及药物敏感检测和隐私保护，具体为一种基于加权元联邦学习的隐私保护药物敏感性检测方法。
技术介绍
1、药物敏感性的有效检测可提升药物治疗的效果。因此，开发一种有效的药物敏感性预测方法来设计个性化的治疗方案是一项至关重要的任务。大量研究表明，针对疾病诊断的多样性，每个人都有独特的遗传特征，如基因表达、拷贝数畸变、体细胞突变等，这些多样性的特征对会降低现有药物的治疗效果。近年来，随着高通量测序技术的快速发展，产生了越来越多的组学数据，这些信息丰富的多组学数据被用于构建不同药物敏感性预测的计算模型。
2、人工智能技术已经在医学领域广泛使用。大量研究者已经开发出不同的优秀方法来预测药物的敏感性。这些方法大致可分为两类。第一类方法是通过特征工程提取特征，包括细胞系和药物。第二类方法是基于相似药物在细胞系中产生相似作用，然后通过融合细胞系相似性、药物相似性和细胞系-药物关系来构建异质网络。
3、尽管之前的大量工作已经取得了很好的结果，但由于数据分散在不同的机构中，通常没有足够的本地数据量来可靠地训练药物敏感性预测模...
【技术保护点】
1.一种基于加权元联邦学习的隐私保护药物敏感性检测方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于加权元联邦学习的隐私保护药物敏感性检测方法，其特征在于，所述S1具体包括如下内容：
3.根据权利要求1所述的一种基于加权元联邦学习的隐私保护药物敏感性检测方法，其特征在于，所述S2具体包括如下内容：
4.根据权利要求1所述的一种基于加权元联邦学习的隐私保护药物敏感性检测方法，其特征在于，所述S3具体包括如下内容：
5.根据权利要求1所述的一种基于加权元联邦学习的隐私保护药物敏感性检测方法，其特征在于，所述S...
【技术特征摘要】
1.一种基于加权元联邦学习的隐私保护药物敏感性检测方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于加权元联邦学习的隐私保护药物敏感性检测方法，其特征在于，所述s1具体包括如下内容：
3.根据权利要求1所述的一种基于加权元联邦学习的隐私保护药物敏感性检测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：王庆勇，于辉，王振宇，辜丽川，
申请(专利权)人：安徽农业大学，
类型：发明
国别省市：
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