摘要
本发明公开了一种识别骨关节炎基因特征的方法、设备、装置及存储介质,属于医疗技术领域,解决了现有的技术中无大规模分析基因组数据的问题。一种识别骨关节炎基因特征的方法,包括:步骤S1、对数据库中的数据进行处理得到差异基因并鉴定出与骨关节炎具有高度协同变化的基因模块;步骤S2、将步骤S1得到的差异基因和与骨关节炎具有高度协同变化的基因模块进行交集运算得到交集基因;步骤S3、根据步骤S2得到交集基因结合整合机器学习方法得到候选基因;步骤S4、根据候选基因和候选基因在数据库中的表达数据确定基因特征。本发明中验证了特征基因在骨关节炎发病过程中的重要性,为临床提供了与骨关节炎相关的基因特征,从而能够更为准确的诊断。
技术关键词
骨关节炎
机器学习方法
机器学习算法
特征方法
朴素贝叶斯分类器
训练集
差异表达基因
梯度提升机
样本
支持向量机
数据处理模块
随机森林
处理器
可读存储介质
网络
存储器
程序
系统为您推荐了相关专利信息
智能分析引擎
电站控制系统
数据预测模型
子模块
气象站
规划系统
职业
算法模块
ARIMA模型
分析模块
模拟模型
电网设备
数据
群体智能优化算法
机器学习模型训练
监测预警方法
爬虫技术
预警模型
机器学习算法
案例库
腹膜透析设备
数据处理服务器
智能监测系统
传感器设备
血液生化指标