【技術實現步驟摘要】
本申請涉及生物信息，特別是涉及一種分子檢測方法、裝置、計算機設備、存儲介質和程序產品。
技術介紹
1、隨著個性化醫療技術的發展，出現了基于模型檢測用戶生物信息的技術，該模型可以根據用戶的組學數據檢測出其中的重要組學分子，為用戶提供疾病預測、健康評估等服務。
2、目前，常通過深度學習等方式對多組學數據進行特征提取、模型訓練。然而，基于深度學習的方式得到的模型的準確度較低。
技術實現思路
1、鑒于現有技術中的上述缺陷或不足，期望提供一種分子檢測方法、裝置、計算機設備、存儲介質和程序產品，提高待檢測對象的分子檢測的準確度。
2、第一方面，本申請提供了一種分子檢測方法。該方法包括：
3、獲取多種組學分子的組學數據集合；
4、針對每一組學數據集合，對組學數據集合中的組學數據進行關聯性分析，得到組學數據集合的組內關聯特征；對多個組內關聯特征進行關聯性分析，得到多個組內關聯特征的組間關聯特征；
5、確定組間關聯特征中的各特征對預設組學模型的影響值，并將影響值符合預設條件的特征對應的分子確定為目標分子；其中，預設組學模型是基于多個組學數據集合的組間關聯特征訓練得到的。
6、結合第一方面，在一種可能的實現方式中，對多個組內關聯特征進行關聯性分析，得到多個組內關聯特征的組間關聯特征，包括：對多個組內關聯特征進行融合處理，得到融合特征；對融合特征中的特征數據進行關聯性分析，得到組間關聯特征。
7、結合第一方面，在一種可能
8、結合第一方面，在一種可能的實現方式中，分子檢測方法還包括：根據降維特征和降維特征對應的組學數據集合確定多個組學數據集合的總損失值；根據總損失值調整降維參數，并根據調整后的降維參數對各組內關聯特征進行降維處理，直至總損失值符合第一預設損失條件。
9、結合第一方面，在一種可能的實現方式中，預設組學模型的訓練過程包括：對多個組學數據集合進行關聯性分析，得到組間關聯特征，并對組間關聯特征進行聚類處理，得到各特征對應的分子的預測標簽；根據預測標簽和標注標簽，確定預設組學模型的損失值；根據損失值對預設組學模型的模型參數進行調整，直至損失值符合第二預設損失條件。
10、結合第一方面，在一種可能的實現方式中，確定組間關聯特征中的各特征對預設組學模型的影響值，包括：依次將組間關聯特征中的各特征數據調整為預設值，得到更新后的組間關聯特征；根據更新后的組間關聯特征對預設組學模型進行訓練，得到更新后的組學模型；根據預設組學模型和更新后的組學模型之間的性能指標差異值確定各特征數據的影響值。
11、第二方面，本申請還提供了一種分子檢測裝置。該裝置包括：
12、獲取模塊，用于獲取多種組學分子的組學數據集合；
13、分析模塊，用于針對每一組學數據集合，對組學數據集合中的組學數據進行關聯性分析，得到組學數據集合的組內關聯特征；對多個組內關聯特征進行關聯性分析，得到多個組內關聯特征的組間關聯特征；
14、確定模塊，用于確定組間關聯特征中的各特征對預設組學模型的影響值，并將影響值符合預設條件的特征對應的分子確定為目標分子；其中，預設組學模型是基于多個組學數據集合的組間關聯特征訓練得到的。
15、第三方面，本申請還提供了一種計算機設備。該計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如第一方面所述的方法。
16、第四方面，本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質。該計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如第一方面所述的方法。
17、第五方面，本申請還提供了一種計算機程序產品。該計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如第一方面所述的方法。
18、本申請實施例提供分子檢測方法、裝置、計算機設備、存儲介質和程序產品，先采集待檢測對象的多組學數據集合，并針對每一組學數據集合中的組學數據進行關聯性分析，得到多個組內關聯特征，進而對多個組內關聯特征進行關聯性分析，得到組間關聯特征。本申請實施例通過兩次關聯性分析依次實現對物質內部分子之間以及不同物質的分子之間的相互作用關系的學習，有效提高了組間關聯特征的特征數據的豐富度以及準確度，提高了基于組件關聯特征訓練得到的預設組學模型的精確度。進一步的，基于對預設組學模型的影響力確定的目標分子更為準確，即有效提高了待檢測對象的分子檢測的準確度。
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1.一種分子檢測方法，其特征在于，所述方法包括
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對多個組內關聯特征進行關聯性分析，得到所述多個組內關聯特征的組間關聯特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述多個組內關聯特征進行融合處理，得到融合特征，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設組學模型的訓練過程包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述組間關聯特征中的各特征對預設組學模型的影響值，包括：
7.一種分子檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機程序
...【技術特征摘要】
1.一種分子檢測方法，其特征在于，所述方法包括
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對多個組內關聯特征進行關聯性分析，得到所述多個組內關聯特征的組間關聯特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述多個組內關聯特征進行融合處理，得到融合特征，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設組學模型的訓練過程包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述組間關聯特征中的各特...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李沛，董志斌，何昆侖，
申請(專利權)人：中國人民解放軍總醫院，
類型：發明
國別省市：
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