【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多模态优化，具体为一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法。
技术介绍
1、癌症是一种由异常细胞不受控制地生长和扩散而导致的疾病。这些异常细胞可以侵入周围组织，甚至转移到身体的其他部位，形成转移性肿瘤。癌症的可怕之处在于其具有高度异质性和侵袭性，能够在身体内部形成多个肿瘤并对健康组织造成严重损害，甚至危及生命。
2、病人动态网络生物标志物是指在癌症患者个体水平上随时间变化的、反映疾病发展和治疗响应的生物学指标，这些生物标志物可以包括基因表达水平、蛋白质表达水平、代谢产物水平等多个维度的信息，能够提供关于疾病状态和治疗效果的重要信息。
3、在癌症治疗领域，病人动态网络生物标志物具有重要应用价值。首先，它们可以帮助医生监测疾病进展和治疗效果，指导治疗方案的调整和优化，其次，它们还可以作为患者治疗反应的预测指标，帮助医生选择最合适的治疗方法，提高治疗成功率和生存率，此外，病人动态网络生物标志物还可以用于个性化医疗，提高治疗效果和患者生活质量，因此动态网络生物标志物和模态优化可以有效的辅助分析并为患者提出更好的针对性治疗方案。
4、一般的，传统模态优化方案通常只利用单一数据模态，无法充分利用多个数据源之间的相互关系和信息交互，在处理多模态数据时，需要手动或依赖简单的特征提取方法，难以捕获数据之间复杂的关联和模式，其统计方法或浅层机器学习模型进行分析，无法充分挖掘数据中的潜在信息和高级特征，模型性能和预测能力有限，且在结果展示和解释方面往往局限于简单的统计描述或图表展示，缺乏
5、综上，需要提出一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，该方法基于多模态优化系统实现，包括以下步骤；
4、s1.收集样本和数据采集患者的生物样本(包括血液和组织样本)及临床信息；
5、s2.数据预处理进行数据清洗，包括移除无效数据和异常值，并对数据进行标准化处理，确保不同数据源的一致性；
6、s3.特征提取，对基因表达数据进行分析，识别差异表达的基因，分析蛋白质组数据，确定蛋白质表达模式；
7、s4.网络构建，利用基因表达数据构建基因调控网络，根据蛋白质组数据构建蛋白质相互作用网络；
8、s5.生物标志物识别，执行差异网络分析，识别癌症状态下的关键网络变化，应用机器学习算法进行特征选择，确定与癌症预后相关的生物标志物；
9、s6.模型训练与验证，使用筛选出的生物标志物和适当的机器学习算法训练预测模型，通过交叉验证和独立数据集测试评估模型性能；
10、s7.多模态数据融合，将基因、蛋白质和临床数据进行整合分析，应用深度学习框架，基于融合后的数据进行综合分析，提高生物标志物的预测准确性；
11、s8.结果可视化与解释，使用图形化工具展示网络分析和生物标志物识别结果，对筛选出的关键生物标志物进行文献复核，通过数据库进行生物途径分析，解释其在癌症发展中的作用。
12、多模态优化系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、分子特征提取模块、网络构建模块、生物标志物识别模块、模型训练与验证模块、多模态数据融合模块、结果可视化与解释模块；
13、所述数据采集模块用于生物样本和临床信息收集；
14、所述数据预处理模块用于数据清洗和标准化；
15、所述分子特征提取模块用于基因表达和蛋白质组分析；
16、所述网络构建模块用于构建基因调控网络和蛋白质相互作用网络；
17、所述生物标志物识别模块用于差异网络分析和相关生物标志物的分类；
18、所述模型训练与验证模块用于模型训练和验证；
19、所述多模态数据融合模块用于数据整合和综合分析；
20、所述结果可视化与解释模块用于提供结果可视化界面和生物信息学解释。
21、优选地，所述数据采集模块还包括生物样本采集单元和临床信息收集单元；
22、所述生物样本采集单元用于收集患者的血液、组织样本生物材料；
23、所述临床信息收集单元用于收集患者的临床病史、治疗历程、生活习惯信息。
24、优选地，所述数据预处理模块还包括数据清洗单元和数据标准化单元；
25、所述数据清洗单元用于移除无效数据、异常值，标准化数据格式；
26、所述数据标准化单元用于将不同来源的数据转换为统一格式，使用fpkm或tpm标准化基因表达数据。
27、优选地，所述分子特征提取模块还包括基因表达分析单元和蛋白质组分析单元；
28、所述基因表达分析单元用于分析rna序列数据，识别差异表达的基因，使用边缘r或deseq2算法；
29、所述蛋白质组分析单元通过质谱技术分析蛋白质表达，用于发现生物标志物。
30、优选地，所述网络构建模块还包括基因调控网络单元和蛋白质相互作用网络单元；
31、所述基因调控网络单元利用基因表达数据，用于构建基因间的调控网络，应用wgcna算法；
32、所述蛋白质相互作用网络单元使用蛋白质组数据，用于构建蛋白质间的相互作用网络。
33、优选地，所述生物标志物识别模块还包括差异网络分析单元和机器学习特征选择单元；
34、所述差异网络分析单元用于对比癌症组和对照组的网络，识别关键网络结构变化；
35、所述机器学习特征选择单元用于通过随机森林或lasso回归筛选与癌症预后或分类相关的生物标志物。
36、优选地，所述模型训练与验证模块还包括模型训练单元和模型验证单元；
37、所述模型训练单元利用选定的生物标志物和机器学习算法训练预测模型；
38、所述模型验证单元通过交叉验证、独立数据集测试方法验证模型的预测性能。
39、优选地，所述多模态数据融合模块还包括数据整合单元和综合分析单元；
40、所述数据整合单元用于将基因、蛋白质、临床数据多模态数据进行整合，采用主成分分析(pca)或典型相关分析(cca)方法；
41、所述综合分析单元基于整合后的数据，用于应用多模态深度学习框架进行综合分析，以提高生物标志物的预测准确性。
42、优选地，所述结果可视化与解释模块还包括结果可视化单元和生物信息学解释单元；
43、所述结果可视化单元用于通过cytoscape或r语言本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，该方法基于多模态优化系统实现，其特征在于，包括以下步骤：
2.多模态优化系统，根据权利要求1所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、分子特征提取模块、网络构建模块、生物标志物识别模块、模型训练与验证模块、多模态数据融合模块、结果可视化与解释模块；
3.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
5.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
6.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
7.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
8.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的
9.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
10.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
...【技术特征摘要】
1.一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，该方法基于多模态优化系统实现，其特征在于，包括以下步骤：
2.多模态优化系统，根据权利要求1所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、分子特征提取模块、网络构建模块、生物标志物识别模块、模型训练与验证模块、多模态数据融合模块、结果可视化与解释模块；
3.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，其特征在于：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛天乐，薛本春，张瑜彤，刘天怡，陈亮，
申请(专利权)人：中国药科大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。