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申请/专利权人：山东大学

摘要：本公开提供了基于因果特征选择的肺腺癌亚型分类系统、介质及设备，涉及基因分类预测技术领域，包括：数据获取模块获取基因的多组学表达数据，并制定样本标签；特征选择模块计算每个组学特征对于样本标签的最大互信息系数，获得所有组学表达数据的因果子集候选特征队列；采用贪婪启发式搜索算法，选择因果子集候选特征队列中的候选特征，并对候选特征进行条件独立性测试，得到每个组学表达数据中的因果特征；分类模块将每组的因果特征输入至候选分类模型中，输出每组的标签分布；将每组的标签分布进行数据融合得到融合特征，将融合特征输入至癌症亚型分类模型中，输出最终的分类结果；本公开提高了癌症亚型分类系统的泛化能力和可解释性。

主权项：1.基于因果特征选择的肺腺癌亚型分类系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取肺癌基因的多组学表达数据，并制定样本标签；特征选择模块，用于分别提取多组学表达数据的组学特征，计算每个组学特征对于样本标签的最大互信息系数，基于特征排序方法获得所有组学表达数据的因果子集候选特征队列；采用贪婪启发式搜索算法，选择因果子集候选特征队列中的候选特征，并对所述候选特征进行条件独立性测试，得到每个组学表达数据中的因果特征；分类模块，用于将每组的因果特征输入至候选分类模型中，输出每组因果特征的标签分布；将每组的标签分布进行数据融合得到融合特征，将所述融合特征输入至癌症亚型分类模型中，输出最终的分类结果；提取多组学表达数据的组学特征，计算每个组学特征与样本标签之间的互信息，再基于得到的互信息计算每个组学特征与样本标签之间的最大互信息系数；基于获得的每个组学特征与样本标签之间的最大互信息系数，使用优先级队列存储与样本标签相关的组学特征，并按从大到小进行排序，获得所有组学表达数据的因果子集候选特征队列；在因果子集候选特征队列中，利用贪婪启发式搜索策略从队列中取出一个候选特征，根据条件独立测试的结果来确定所述候选特征与样本标签的相关性，判断所述候选特征是否保留作为因果特征，相关性大的作为因果特征，相关性小的作为非因果特征，并将所述非因果特征剔除；所述条件独立测试的方法为：利用计算的最大互信息系数，作为组学特征与样本标签之间因果关联权重，在给定因果特征不变子集的情况下，样本标签与候选特征之间相互独立；将每组的因果特征输入至候选分类模型中，输出每组因果特征的标签分布，并将多个标签分布相乘构造为的张量，将所述张量输入癌症亚型分类模型中，得到最终的预测分类结果。

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百度查询： 山东大学 基于因果特征选择的肺腺癌亚型分类系统、介质及设备