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申请/专利权人：鲁东大学
摘要：本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于基因突变数据的癌症转移相关基因预测方法。使用多种基因的突变数据来预测癌症是否发生转移并计算各个基因对于最终预测结果的贡献度，旨在提高癌症转移相关基因的预测能力。该方法使用了一种新型的基因贡献度计算方法，通过计算各个基因在模型预测过程中对预测结果产生的影响来提取其中的关键基因。该方法包括基因突变数据的预处理、预测模型的构建、基因贡献度的计算三个步骤，可以根据基因突变数据对癌症是否发生转移进行有效的预测，并根据预测结果推断出与癌症相关的基因。本发明对癌症临床治疗和癌症转移过程的研究具有重要意义。
主权项：1.一种基于基因突变数据的癌症转移相关基因预测方法，其特征在于，通过计算各个基因在模型预测过程中对预测结果产生的影响来提取其中的关键基因，包括基因突变数据的预处理、预测模型的构建、基因贡献度的计算三个步骤，其具体步骤如下：步骤1实现过程如下：将基因突变数据分为基因是否发生突变、基因拷贝数增加量、基因拷贝数减少量，将每一个基因的突变数据合并得到基因突变矩阵，在基因突变矩阵中，每一行都代表一种基因的突变数据，第一列为该行所对应基因是否发生突变，第二列为该行所对应基因的拷贝数增加数，第三列为该行所对应基因的拷贝数减少数；步骤2实现过程如下：使用pytorch框架的nn.Conv2d函数和nn.Linear函数构建两个卷积模块和一个全连接层，两个卷积模块除卷积核数量不同外，其余参数相同，两个卷积模块的输出合并到一起后作为全连接层的输入，全连接层根据卷积模块提取的特征对癌症是否转移进行预测；步骤3实现过程如下：根据预测模型中卷积神经网络和全连接层的权重来计算出每一种基因对最终预测结果的贡献度，根据基因的贡献度对基因进行降序排序，排名越靠前的基因与癌症转移的相关性越大。
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百度查询： 鲁东大学 一种基于基因突变数据的癌症转移相关基因预测方法
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