一种融合多组学数据的生物标志物识别方法

本发明提出了一种融合多组学数据的生物标志物识别方法，包括数据清洗、归一化、整合、特征提取与选择等步骤。数据清洗去除噪声和校正偏差，归一化缩放和标准化数据分布，整合关联不同组学数据并进行对齐处理；特征提取基于统计、频域和图像分析，特征选择采用过滤式、包裹式和嵌入式方法；预测模型构建包括集成学习、深度学习和多模态融合模型，模型训练涉及数据集划分、参数设置和训练过程。本方法提高了数据信噪比和完整性，有助于发现组学数据间潜在关联，筛选出最具代表性的生物标志物特征。