【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机领域，具体涉及一种索引序列生成方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、采用基因表达数据预测基因调控网络，在生物医学研究中十分重要。随着高通量测序技术的发展，可以获取到大规模的基因表达数据，其中包括不同条件下的基因表达水平。这些数据为研究基因调控提供了宝贵的资源。
2、基因调控网络描述了基因之间的调控关系，有助于理解基因在细胞和组织功能中的作用。通过预测基因调控网络，可以推断出哪些基因对其他基因的表达具有重要影响，并识别出关键的调控因子和调控路径。这种预测能够揭示基因调控网络的拓扑结构，为深入理解生物系统的复杂性和生物过程的发生机制提供重要线索。
3、预测基因调控网络的方法通常利用基因表达数据作为输入特征，并应用机器学习和统计模型进行分析，这些模型可以从大规模的基因表达数据中发现潜在的调控关系。然而，预测基因调控网络也面临一些挑战和限制。生物系统的复杂性使得基因调控网络的构建和解释仍然具有一定的困难。比如传统的基因表达数据分析方法在面对高维、庞大的数据矩阵时，往往面临计算复杂度高、数据噪...
【技术保护点】
1.一种索引序列生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一基因表达数据进行编码之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一基因表达数据进行编码之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述损失函数还包括：码本损失函数和承诺损失函数；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述损失函数表示为：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述判别结果对所述至少一个量化向量进行对抗训练，输出优化参数，
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【技术特征摘要】
1.一种索引序列生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一基因表达数据进行编码之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一基因表达数据进行编码之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述损失函数还包括：码本损失函数和承诺损失函数；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述损失函数表示为：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述判别结果对所述至少一个量化向量进行对抗训练，输出优化参数，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过对抗损失函数，对所述解码器和所述至少一个量化向量进行对抗训练过程中，还包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张闯，童浩南，
申请(专利权)人：苏州元脑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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