一种基于分子间不同类型关联关系的具有生物学可解释性的决策规则算法

本发明涉及一种基于分子间不同类型关联关系的具有生物学可解释性的决策规则算法，包括输入乳腺癌的组学数据，充分利用分子间正线性关联关系、负线性关联关系和非线性关联关系对组学数据进行全面分析，利用联合概率密度函数Δij筛选具有强预测能力的分子特征对(fi,fj)作为乳腺癌的临床管理标志物，并基于所选标志物构建精准、简单且易于解释的决策规则用以指导乳腺癌的早期诊断以及个性化治疗；本发明有效地消除了个体差异对于数据分析的影响，并且也可以有效解决由于样本数量少或分子表达数据复杂度高所引起的过拟合问题，使所构建的决策规则可以更为真实有效地反映分子间关联关系的改变，从而促进乳腺癌临床早期诊断以及个性化治疗效果的提高。