摘要
本发明涉及一种基于进化算法的脓毒症miRNA标志物模型构建方法及系统,属于生物信息学领域。首先,对miRNA表达矩阵进行降维处理。然后,构建搜索目标函数,以训练模型性能最大化和消除miRNA筛选结果间的多重共线性作为优化目标。接着,采用改进的遗传算法搜索策略,将搜索目标分解为多个子问题求解,例如将三分类问题分解为三个二分类问题,分别搜索识别健康患者、识别重症但非脓毒症患者、识别脓毒症患者的最佳miRNA组合。最后,通过参数调优,得到最佳的miRNA标志物并构建脓毒症miRNA标志物模型,例如使用随机森林或支持向量机等机器学习算法。本发明提供了一种高效且准确的脓毒症miRNA标志物挖掘方法。
技术关键词
miRNA标志物
脓毒症患者
模型构建方法
进化算法
遗传算法
差异基因表达分析
随机森林模型
机器学习算法
特征数
计算机可执行代码
差异表达分析
模型构建系统
差异表达基因
计算机可执行指令
矩阵
挖掘方法
策略
系统为您推荐了相关专利信息
样本集构建方法
视频识别
模型构建方法
泥石流监测
监测系统
神经网络剪枝
滤波器
遗传算法
双曲正切函数
基因
整理输送方法
量子遗传算法优化
喷泉码技术
灰色关联分析
令牌桶算法
生态系统模型
遥感影像数据
参数优化方法
参数优化系统
并行计算框架