基于卷积神经网络算法构建哮喘的泛凋亡相关生物标志的预测模型方法及应用技术

本发明专利技术公开了基于卷积神经网络算法构建哮喘的泛凋亡相关生物标志的预测模型方法及应用，首先从数据库获得相关数据，通过SVM支持向量机、LASSO回归分析和RF随机森林回归确定了哮喘中的特征性泛凋亡相关基因PDGs。使用相互作用STRING和Cytoscape软件建立lncRNA‑miRNA‑mRNA网络，通过卷积神经网络构建哮喘的泛凋亡相关生物标志的预测模型，并通过ROC曲线分析潜在靶基因诊断准确性。最终获得10个在哮喘中发挥重要作用的特征性PDGs，并证实这些基因在正常组与哮喘组间具有差异性，还发现它们的富集通路和免疫细胞浸润均与哮喘的发生发展具有一定的联系，构建了哮喘的泛凋亡相关生物标志的预测模型，为研究哮喘的发病机制和治疗提供了新的研究方向。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能医学，具体是基于卷积神经网络算法构建哮喘的泛凋亡相关生物标志的预测模型方法及应用。

技术介绍

1、支气管哮喘(简称哮喘)是一种由多种细胞及细胞组分参与的慢性气道炎症性疾病，其病因越来越多地归因于遗传易感性、宿主因素和环境暴露之间的相互作用。临床表现为反复发作的喘息、气急，伴或不伴胸闷或咳嗽等症状，同时伴有气道高反应性和可逆性气流受限。在全球范围内，以伤残调整寿命年衡量，哮喘在伤残导致的寿命年中排名第16位，在疾病负担的主要原因中排名第28位。全球约有3亿人患有哮喘，到2025年可能还会有1亿人受到影响。关于哮喘的发病机制尚未完全阐明，但目前研究发现哮喘的核心过程主要包括上皮细胞功能障碍、持续的气道炎症和气道重塑。气道上皮表达模式识别受体(prrs)，对病原相关分子模式(pamps)和损伤相关分子模式(damps)作出快速反应，最终通过合成和分泌炎性介质介导炎症和免疫反应。避免接触引起哮喘的过敏原和长期的药物控制仍然是预防哮喘发作的主要措施。吸入糖皮质激素(ics)是迄今为止最有效的治疗哮喘的方法，因为它们能够明确地抑制哮喘气道的特征性炎症本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于卷积神经网络算法构建哮喘的泛凋亡相关生物标志的预测模型，其特征在于：该模型通过卷积神经网络构建，输入数据包括但不限于10个特征性泛凋亡相关基因PDGs的表达数据，具体为LY96、MLKL、CYCS、CHMP6、CHMP7、CASP8、CASP4、AIM2、CASP9和TNFRSF1A。

2.根据权利要求1所述基于卷积神经网络算法构建哮喘的泛凋亡相关生物标志的预测模型，其特征在于，所述模型经过100个周期的训练，优化器为SGD，每次卷积之后和激活前使用批量归一化加快运行速度，并在完全连接层添加了10％的丢失减少过度拟合，初始学习率为0.01，并采用自适应调整策略。...

【技术特征摘要】

1.基于卷积神经网络算法构建哮喘的泛凋亡相关生物标志的预测模型，其特征在于：该模型通过卷积神经网络构建，输入数据包括但不限于10个特征性泛凋亡相关基因pdgs的表达数据，具体为ly96、mlkl、cycs、chmp6、chmp7、casp8、casp4、aim2、casp9和tnfrsf1a。

2.根据权利要求1所述基于卷积神经网络算法构建哮喘的泛凋亡相关生物标志的预测模型，其特征在于，所述模型经过100个周期的训练，优化器为sgd，每次卷积之后和激活前使用批量归一化加快运行速度，并在完全连接层添加了10％的丢失减少过度拟合，初始学习率为0.01，并采用自适应调整策略。

3.权利要求1所述基于卷积神经网络算法构建哮喘的泛凋亡相关生物标志的预测模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：

4.根据权利要求3基于卷积神经网络算法构建哮喘的泛凋亡相关生物标志的预测模型的构建方法，其特征在于：步骤(1)所述从genecards数据库获取泛凋亡相关基因prgs具体是只保留蛋白质编码基因和...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洁，郭乾，陈雪怡，黄小晓，欧范妍，曾莉雄，陈秋莉，梁伟，韦露云，黄代政，张丽娥，
申请(专利权)人：广西医科大学第二附属医院广西医科大学第二临床医学院，
类型：发明
国别省市：