摘要
本发明涉及医疗保健信息学技术领域,尤其涉及一种基于甲基化数据的癌症类型的预测方法及系统。该方法包括以下问题:获取样本的全基因组甲基化数据;对全基因组甲基化数据进行基于表观基因组功能区域的分层处理,得到功能区域分层数据;根据功能区域分层数据构建各功能区域内的局部甲基化拓扑模式,得到局部甲基化拓扑表示,其中局部甲基化拓扑模式包括甲基化空间梯度、甲基化曲率特征及区域甲基化熵;根据局部甲基化拓扑表示进行不同细胞类型间甲基化模式变异系数的映射,计算得到区域甲基化稳定性指数。本发明通过对甲基化数据进行功能区域分层和局部拓扑构建,可以更精细地反映出基因组中各功能区域的调控状态。
技术关键词
数据
双向注意力
深度学习模型
位点
曲率特征
增强子
分层
启动子
染色体
模式
算术平均值
指数
训练样本集
预测系统
转录因子
信息学技术
分布特征
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