【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生化数据处理，具体为一种生化信息数据库提取系统及方法。
技术介绍
1、在生物化学领域，随着实验技术和信息技术的飞速发展，生化数据呈现出爆发式增长。这些数据来源广泛，涵盖生化实验设备、公共数据库以及实时传感器等多个渠道。不同数据源的数据具有显著的异构性，在数据格式、结构以及语义等方面存在巨大差异，这给数据的有效整合与利用带来了极大挑战。
2、从数据采集角度来看，生化实验设备产生的数据通常为特定格式的二进制文件或文本文件，不同厂家、不同型号的设备生成的数据结构和内容规范各不相同。公共数据库，如 genbank、pdb 等，虽然为科研人员提供了海量的共享数据，但这些数据库的数据标准和访问接口也存在差异，使得数据获取和整合过程复杂繁琐。实时传感器则持续产生大量时序性数据，如何高效采集并融合这些多源、异构且具有时序特征的数据，成为了生化信息处理的首要难题。数据预处理环节同样面临诸多问题。由于实验环境的复杂性、设备误差以及数据传输过程中的干扰等因素，原始生化数据中不可避免地存在异常值。这些异常数据若不及时处理，会严重影响后续数据分析的准确性和可靠性。传统的异常检测方法，如基于固定阈值的检测算法，无法适应生化数据的动态变化特性，容易出现漏检或误检的情况。而且，不同数据源的数据在量纲、取值范围等方面存在差异，若不进行标准化处理，会导致后续数据分析模型的性能下降。
3、特征提取是生化数据分析的关键步骤。生化数据包含多种模态，如文本描述、光谱数据和分子结构图等，每种模态都蕴含着独特的生化信息。然而，现有的特征提
4、查询优化是生化信息数据库应用中的重要环节。科研人员在进行研究时，需要频繁地从数据库中查询特定的生化信息。现有的查询方式往往效率低下，难以满足高频查询的需求。而且，用户的查询需求通常以自然语言的形式表达，如何将非结构化的自然语言查询转化为高效的结构化查询逻辑，并优化查询过程，是提高数据库查询效率的关键。此外，生化数据涉及大量敏感信息，如个人健康数据、专利技术数据等，数据的隐私保护至关重要。传统的访问控制策略和加密技术无法满足生化数据对隐私保护的严格要求，在多用户并发访问场景下，权限管理和隐私保护面临更大的挑战。同时，随着研究的深入和数据的更新，对数据版本的管理和回溯也变得越来越重要，现有的版本管理方法在处理复杂的版本依赖关系和冲突时存在不足。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种生化信息数据库提取系统及方法，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：一种生化信息数据库提取系统，所述系统包括：
3、包括生化数据采集模块、特征提取模块、分布式存储管理模块和智能查询优化模块，其中：
4、所述生化数据采集模块包括多源接口单元和异构数据整合单元，所述多源接口单元用于接入生化实验设备、公共数据库及实时传感器数据源，所述异构数据整合单元采用基于图结构的动态优先级调度算法，对不同数据源的时序性和关联性进行动态加权融合；
5、所述特征提取模块包括自适应卷积神经网络单元，所述自适应卷积神经网络单元根据输入数据的维度动态调整卷积核参数，并采用稀疏注意力机制提取关键生化特征；
6、所述分布式存储管理模块包括分片加密单元和动态负载均衡单元，所述分片加密单元采用基于混沌映射的轻量级分片加密算法，对特征数据进行分块加密后存储至分布式节点；
7、所述智能查询优化模块包括强化学习索引单元和语义解析单元，所述强化学习索引单元通过深度确定性策略梯度算法动态优化多级索引结构。
8、优选的，所述系统还包括数据预处理模块，所述数据预处理模块包括异常检测单元和数据标准化单元；
9、所述异常检测单元基于动态阈值清洗算法，通过滑动窗口统计局部数据分布并生成自适应清洗阈值；进一步包括：
10、局部离群因子计算子单元，用于基于滑动窗口内数据分布的kl散度计算局部离群因子，计算公式为：
11、
12、其中，为滑动窗口内数据分布，为历史基准分布，为数据分布中离散化的区间索引；
13、动态阈值生成子单元，用于根据所述离群因子和历史误差分布生成自适应清洗阈值，并标记异常数据片段；
14、所述数据标准化单元用于对经过异常检测后的数据进行标准化处理。
15、优选的，所述特征提取模块还包括多模态融合单元，所述多模态融合单元采用基于张量分解的联合嵌入算法，将文本描述、光谱数据和分子结构图映射至统一特征空间，并通过低秩约束消除模态冗余。
16、优选的，所述分布式存储管理模块的动态负载均衡单元包括：
17、节点状态监测子单元，用于实时采集分布式节点的存储负载和网络延迟；
18、分片迁移决策子单元，采用基于博弈论的纳什均衡策略动态调整数据分片分布，其效用函数为：
19、
20、其中，为节点在策略组合下的效用值，为节点的当前分片存储策略，为其他节点的分片存储策略集合，为节点的负载系数，为网络延迟系数，、为权重因子。
21、优选的，所述智能查询优化模块的语义解析单元包括：
22、自然语言处理子单元，用于将非结构化查询语句转换为结构化查询逻辑；
23、语法树优化子单元，通过剪枝冗余节点和合并相似路径生成最小化查询代价的语法树。
24、优选的，所述系统还包括隐私保护模块，所述隐私保护模块包括：
25、差分噪声注入单元，用于在数据预处理阶段对敏感字段添加拉普拉斯噪声；
26、访问控制单元，采用基于属性基加密的动态权限分配策略，根据用户角色和查询上下文生成细粒度访问令牌。
27、优选的，所述隐私保护模块的访问控制单元进一步包括：
28、策略冲突检测子单元，用于识别并解析多用户并发访问时的权限策略冲突；
29、令牌动态更新子单元，根据时间衰减函数和访问频率自动刷新访问令牌的有效期，时间衰减函数为：
30、
31、其中，为访问令牌在时间的有效期剩余值，为初始有效期，为时间衰减因子，为令牌已使用的时间。
32、优选的，所述系统还包括版本管理模块，所述版本管理模块包括：
33、数据快照生成单元，采用基于增量哈希的差异压缩算法生成版本快照；
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【技术保护点】
1.一种生化信息数据库提取系统，其特征在于，包括生化数据采集模块、特征提取模块、分布式存储管理模块和智能查询优化模块，其中：
2.根据权利要求1所述的一种生化信息数据库提取系统，其特征在于，所述系统还包括数据预处理模块，所述数据预处理模块包括异常检测单元和数据标准化单元；
3.根据权利要求1至2任一项所述的生化信息数据库提取系统，其特征在于，所述特征提取模块还包括多模态融合单元，所述多模态融合单元采用基于张量分解的联合嵌入算法，将文本描述、光谱数据和分子结构图映射至统一特征空间，并通过低秩约束消除模态冗余。
4.根据权利要求1所述的生化信息数据库提取系统，其特征在于，所述分布式存储管理模块的动态负载均衡单元包括：
5.根据权利要求1所述的生化信息数据库提取系统，其特征在于，所述智能查询优化模块的语义解析单元包括：
6.根据权利要求1所述的生化信息数据库提取系统，其特征在于，还包括隐私保护模块，所述隐私保护模块包括：
7.根据权利要求6所述的生化信息数据库提取系统，其特征在于，所述隐私保护模块的访问控制单元进一
8.根据权利要求1所述的生化信息数据库提取系统，其特征在于，还包括版本管理模块，所述版本管理模块包括：
9.根据权利要求8所述的生化信息数据库提取系统，其特征在于，所述版本管理模块的版本回溯单元进一步包括：
10.一种生化信息数据库提取方法，其特征在于，应用于如权利要求1至9任一项所述的系统，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种生化信息数据库提取系统，其特征在于，包括生化数据采集模块、特征提取模块、分布式存储管理模块和智能查询优化模块，其中：
2.根据权利要求1所述的一种生化信息数据库提取系统，其特征在于，所述系统还包括数据预处理模块，所述数据预处理模块包括异常检测单元和数据标准化单元；
3.根据权利要求1至2任一项所述的生化信息数据库提取系统，其特征在于，所述特征提取模块还包括多模态融合单元，所述多模态融合单元采用基于张量分解的联合嵌入算法，将文本描述、光谱数据和分子结构图映射至统一特征空间，并通过低秩约束消除模态冗余。
4.根据权利要求1所述的生化信息数据库提取系统，其特征在于，所述分布式存储管理模块的动态负载均衡单元包括：
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