一种基于整合分析的生物标志物选择方法及系统[发明专利]

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专利名称：一种基于整合分析的生物标志物选择方法及系统专利类型：发明专利发明人：刘婉婷,张弓,何庆瑜申请号：CN201910409758.3申请日：20190517公开号：CN11024A公开日：20190917

摘要：本发明公开了一种基于整合分析的生物标志物选择方法及系统，该方法包括下述步骤：选取原始测序数据；原始测序数据采用FANSe算法，进行mapping分析，得到基因定量信息，设定基因原始分组；采用GWGS算法计算基因在原始分组中的重要性排序，再采用GWRS算法将每组基因的重要性整合，得到整合后的基因重要性排列列表，将基因按照重要性从高到低排序；采用基于SVM的Wrapper Feature Selection模型进行数据挖掘，区分数据样本类型，从重要性高的基因中筛选出生物标志物。本发明根据测序数据特点，有机整合多中心的原始测序数据，并解决平台、样本、实验设计上的系统差异，采用稳健性高的整合分析算法进行深度数据挖掘，挖掘到共同、特异、关键的生物大分子。

申请人：暨南大学

地址：510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号

国籍：CN

代理机构：广州市华学知识产权代理有限公司

代理人：李斌

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