利索能及
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专利号: 2024115795861
申请人: 大理大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-06-16
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种前疾病状态的检测装置,其特征包括:

获取模块,用于获取与目标疾病的疾病状态相关的动态网络标志物,所述动态网络标志物包括每个疾病状态的转录因子和信使RNA之间的调控网络,所述疾病状态用于表示目标疾病的发展阶段;

确定模块,用于获取每个疾病状态对应的所述动态网络标志物的有效信息数值,并基于所述有效信息数值确定所述疾病状态是否为所述目标疾病的前疾病状态;

所述确定模块,具体用于根据所述动态网络标志物,通过因果涌现理论计算每个疾病状态对应的所述转录因子和信使RNA之间的调控网络的有效信息数值;根据所述有效信息数值,获取所述转录因子和信使RNA之间的调控网络归一化后的有效率参数;确定多个所述有效率参数中最大值对应的所述疾病状态为所述目标疾病的前疾病状态;

所述获取模块,具体用于获取与所述目标疾病的疾病状态相关的第一样本数据,所述第一样本数据中包括转录因子的表达谱数据以及所述信使RNA的表达谱数据;根据所述第一样本数据,识别每个所述疾病状态中,所述转录因子与所述信使RNA之间的调控关系;基于识别到的多个调控关系,得到所述转录因子和所述信使RNA之间的状态特异性网络,所述状态特异性网络用于表示每个所述疾病状态对应的所述转录因子与所述信使RNA之间的调控关系;根据所述状态特异性网络获取所述动态网络标志物;

所述第一样本数据中包括所述转录因子和所述信使RNA对应的疾病状态;所述获取模块,具体用于根据所述第一样本数据获取第二样本数据,所述第二样本数据中移除了所述转录因子和所述信使RNA对应的疾病状态;获取所述第一样本数据和第二样本数据之间,所述转录因子和所述信使RNA的第一相关矩阵和第二相关矩阵,所述第一相关矩阵用于表示所述转录因子和所述信使RNA在移除所述疾病状态之前的相关关系强度,所述第二相关矩阵用于表示所述转录因子和所述信使RNA在移除所述疾病状态之后的相关关系强度;根据所述第一相关矩阵和所述第二相关矩阵获取所述转录因子和所述信使RNA与每个所述疾病状态之间的第三相关矩阵,所述第三相关矩阵用于表示每个所述疾病状态与所述转录因子和所述信使RNA之间的相关关系强度;根据所述第三相关矩阵,确定每个所述疾病状态中,所述转录因子与所述信使RNA之间是否存在调控关系;

所述获取模块,具体用于对所述第三相关矩阵进行归一化处理,得到第四相关矩阵,所述第四相关矩阵用于表示每个所述疾病状态与所述转录因子和所述信使RNA之间归一化后的相关关系强度;确定所述第四相关矩阵中,符合预设条件的所述归一化后的相关关系强度对应的所述转录因子和所述信使RNA之间在对应的疾病状态下存在调控关系;

所述获取模块,还用于通过泊松分布的累积概率,确定所述状态特异性网络中的所述转录因子与所述信使RNA是否为目标转录因子或目标信使RNA;根据所述目标转录因子和所述目标信使RNA,从所述状态特异性网络中提取所述每个疾病状态的转录因子和信使RNA之间的调控网络;根据所述调控网络的大小获得所述动态网络标志物。

2.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述预设条件包括:

所述归一化后的相关关系强度对应的显著性值小于预设阈值。

3.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储介质和总线,存储介质存储有处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,处理器与存储介质之间通过总线通信,处理器执行机器可读指令,以执行前疾病状态的检测方法,所述方法包括:获取与目标疾病的疾病状态相关的动态网络标志物,所述动态网络标志物用于表示每个疾病状态中,转录因子和信使RNA之间的调控网络的大小,所述疾病状态用于表示目标疾病的发展阶段;

获取每个疾病状态对应的所述动态网络标志物的有效信息数值,并基于所述有效信息数值确定所述疾病状态是否为所述目标疾病的前疾病状态;

所述获取每个疾病状态对应的所述动态网络标志物的有效信息数值,并基于所述有效信息数值确定所述疾病状态是否为所述目标疾病的前疾病状态,包括:根据所述动态网络标志物,通过因果涌现理论计算每个疾病状态对应的所述转录因子和信使RNA之间的调控网络的有效信息数值;根据所述有效信息数值,获取所述转录因子和信使RNA之间的调控网络归一化后的有效率参数;确定多个所述有效率参数中最大值对应的所述疾病状态为所述目标疾病的前疾病状态;

所述获取与目标疾病的疾病状态相关的动态网络标志物,包括:获取与所述目标疾病的疾病状态相关的第一样本数据,所述第一样本数据中包括转录因子的表达谱数据以及所述信使RNA的表达谱数据;根据所述第一样本数据,识别每个所述疾病状态中,所述转录因子与所述信使RNA之间的调控关系;基于识别到的多个调控关系,得到所述转录因子和所述信使RNA之间的状态特异性网络,所述状态特异性网络用于表示每个所述疾病状态对应的所述转录因子与所述信使RNA之间的调控关系;根据所述状态特异性网络获取所述动态网络标志物;

所述第一样本数据中包括所述转录因子和所述信使RNA对应的疾病状态;所述根据所述第一样本数据,识别每个所述疾病状态中,所述转录因子与所述信使RNA之间的调控关系,包括:根据所述第一样本数据获取第二样本数据,所述第二样本数据中移除了所述转录因子和所述信使RNA对应的疾病状态;获取所述第一样本数据和第二样本数据之间,所述转录因子和所述信使RNA的第一相关矩阵和第二相关矩阵,所述第一相关矩阵用于表示所述转录因子和所述信使RNA在移除所述疾病状态之前的相关关系强度,所述第二相关矩阵用于表示所述转录因子和所述信使RNA在移除所述疾病状态之后的相关关系强度;根据所述第一相关矩阵和所述第二相关矩阵获取所述转录因子和所述信使RNA与每个所述疾病状态之间的第三相关矩阵,所述第三相关矩阵用于表示每个所述疾病状态与所述转录因子和所述信使RNA之间的相关关系强度;根据所述第三相关矩阵,确定每个所述疾病状态中,所述转录因子与所述信使RNA之间是否存在调控关系;

所述根据所述第三相关矩阵,确定每个所述疾病状态中,所述转录因子与所述信使RNA之间是否存在调控关系,包括:对所述第三相关矩阵进行归一化处理,得到第四相关矩阵,所述第四相关矩阵用于表示每个所述疾病状态与所述转录因子和所述信使RNA之间归一化后的相关关系强度;确定所述第四相关矩阵中,符合预设条件的所述归一化后的相关关系强度对应的所述转录因子和所述信使RNA之间在对应的疾病状态下存在调控关系;

所述根据所述状态特异性网络获取所述动态网络标志物,包括:通过泊松分布的累积概率,确定所述状态特异性网络中的所述转录因子与所述信使RNA是否为目标转录因子或目标信使RNA;根据所述目标转录因子和所述目标信使RNA,从所述状态特异性网络中提取所述每个疾病状态的转录因子和信使RNA之间的调控网络;根据所述调控网络的大小获得所述动态网络标志物。

4.一种计算机可读存储介质,其特征在于,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器运行时执行权利要求3中提供的前疾病状态的检测方法的步骤。