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申请/专利权人：中国药科大学
摘要：本发明公开了一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，包括以下步骤：S1.收集样本和数据采集患者的生物样本及临床信息；S2.数据预处理进行数据清洗，本发明整合基因表达数据、蛋白质组数据和临床数据，从多个数据模态中综合分析，提高对癌症生物标志物的综合认识和预测准确性，利用深度学习模型进行多模态数据融合和生物标志物预测，能够更好地捕获数据之间的复杂关系和模式，通过网络分析、生物标志物文献复核和生物途径分析等步骤，能够将分析结果以图形化方式展示，并解释生物标志物在癌症发展中的作用机制，同时针对不同个体病人的生物标志物进行检测和分析，为个性化癌症治疗提供重要参考，有助于制定更精准的治疗方案。
主权项：1.一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法，该方法基于多模态优化系统实现，其特征在于，包括以下步骤：S1.收集样本和数据采集患者的生物样本及临床信息；S2.数据预处理进行数据清洗；S3.特征提取，识别差异表达的基因并确定蛋白质表达模式；S4.构建基因调控网络和蛋白质相互作用网络；S5.进行生物标志物识别；S6.进行模型训练以及验证；S7.多模态数据融合；S8.结果可视化与解释，使用图形化工具展示网络分析和生物标志物识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国药科大学 一种检测癌症个体病人动态网络生物标志物的多模态优化方法
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