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发明专利
已授权
一种融合多组学数据的网络标志物识别方法
📄 申请号:CN202210524968.9
📄 发布日:2026/05/07
著录项目信息
申请日
2022-05-13
公开号
CN115019884B
公开日
2023-11-03
申请人
华东交通大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G16B20_20
IPC 分类号
G16B20_20
,
G16B5_00
,
G16B20_40
,
技术画像
所属领域
生物信息学
生物信息学
多组学数据整合
生物标志物识别
应用场景
疾病标志物发现, 精准医疗, 药物靶点发现, 临床诊断, 生物医学研究
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摘要
本发明公开了一种融合多组学数据的网络标志物识别方法,该方法同时融合全基因组数据(单核苷酸多态性)、转录组(基因表达谱数据)以及蛋白组(蛋白质相互作用网络数据),能够比较正常组与患者组之间基因相互作用网络的差异以识别网络标志物,这些网络标志物可能包含了潜在的致病基因。为验证该方法的有效性,将其应用识别阿尔茨海默症不同疾病进展期的网络标志物,结果表明该方法所提取的网络标志物具有较好的样本区分能力。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
一种应用于车联网的移动边缘计算服务动态迁移方法
当前第 / 件
一种颗粒流界面模拟分析试验装置及试验方法
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G16B20_00
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G16B20_50
覆盖
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