肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统的制作方法

本发明涉及数据处理分析，尤其涉及肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统。

背景技术：

1、随着生物信息技术的进步，针对肿瘤的高通量测序数据呈现爆炸式增长。现有的数据处理系统通常会建立统一的数据编码与标准化框架，将基因组变异数据、转录组表达数据、蛋白质组丰度数据以及表观遗传修饰数据等多源异构组学信息进行初步对齐与融合。为了从高维、高噪声的海量分子特征中提取有效信息，现有技术普遍采用基于矩阵分解与图正则化的联合降维算法来挖掘特征间的潜在关联，并期望通过特征筛选策略识别出与肿瘤表型密切相关的关键生物标志物，以此为肿瘤分子分型与靶点发现提供计算工具支持。

2、现有处理系统在尝试挖掘跨组学非线性协同模式（如组学特征间的上位交互效应）时，通常采用直接乘积拼接等方式进行特征扩维；这种处理逻辑容易向原始数据空间中引入大量的共线性冗余信息，使得系统底层重构矩阵的协方差矩阵呈现病态或趋于奇异（即矩阵条件数显著增大），这种由维度扩充引发的矩阵共线性问题，易导致后续图正则化坐标下降等模型训练过程中的矩阵求逆运算出现数值不稳定，从而限制了现有处理系统在维持底层数学空间非奇异性与计算稳定性的前提下，自适应剥离并有效提取具有独立信息增益的高阶交互特征的能力。

技术实现思路

1、鉴于上述现有技术状况，提出了本申请。本申请的实施例提供了肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统，其在保留高阶交互特征的同时，精准剔除了引发维度灾难的冗余数据，保障了底层特征矩阵的非奇异状态与解算稳定性。

2、根据本申请的一个方面，提供了肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统，包括：

3、映射与分解模块，用于获取多源异构组学数据与表型标签向量，将所述多源异构组学数据映射为多组学矩阵，对所述多组学矩阵执行矩阵分解，提取包含多个基向量的特征矩阵；

4、特征重构与评价模块，用于对不同的基向量进行耦合重构生成交互特征向量，将所述交互特征向量并入所述特征矩阵生成增强矩阵，计算所述交互特征向量与所述表型标签向量的偏互信息熵，以及所述增强矩阵对应协方差矩阵的条件数；

5、残差提取模块，用于当所述偏互信息熵大于预设的信息熵阈值且所述条件数大于预设的条件数阈值时，利用所述特征矩阵构建投影矩阵，基于所述投影矩阵将所述交互特征向量进行空间分解，滤除投影分量并提取残差向量；

6、循环迭代模块，用于利用所述残差向量拼接更新所述特征矩阵，基于更新后的所述特征矩阵循环执行交互特征向量生成至残差向量提取的操作，直至所述偏互信息熵或所述条件数不满足对应的阈值条件，将终止时的特征矩阵确认为目标特征矩阵；

7、标志物输出模块，用于基于所述目标特征矩阵提取特征权重分布，并依据所述特征权重分布输出生物标志物。

8、根据本申请的另一个方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现如上所述系统的功能。

9、根据本申请的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如上所述系统的功能。

10、与现有技术相比，采用根据本申请实施例的肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统，在底层数据空间中建立了一套双重评价机制：偏互信息熵用于量化新生特征相对已知表型的数据增益，条件数用于量化新生特征对原矩阵引发的共线性冗余风险；在保留多组学数据高阶交互信息的同时，剔除了引发维度共线性的冗余数据，使得更新后的特征矩阵维持在非奇异状态，保障了后续特征权重分布计算与数据解算过程中的数值稳定性；

11、基于更新后的特征矩阵，循环执行从特征向量生成至残差提取的操作，形成闭环的数据迭代处理架构，该架构依照数据自身的偏互信息熵与条件数动态扩充特征空间，解决了由于简单拼接物理扩维而导致的数据冗余累积问题，最终提取的特征权重分布建立在经过共线性剥离与信息增益筛选的目标特征矩阵之上，提高了肿瘤多组学数据特征筛选结果的可靠性与客观性。

1.肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统，其特征在于，在生成增强矩阵之前，还包括：

3.根据权利要求2所述的肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统，其特征在于，所述负相关映射关联的建立，包括：

4.根据权利要求1所述的肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统，其特征在于，在利用所述残差向量拼接更新所述特征矩阵之后，还包括：

5.根据权利要求4所述的肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统，其特征在于，所述空间投影偏差数值的计算，包括：

6.根据权利要求1所述的肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统，其特征在于，所述循环执行交互特征向量生成至残差向量提取的操作，包括：

7.根据权利要求6所述的肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统，其特征在于，所述构建交叉耦合对，包括：

8.根据权利要求1所述的肿瘤多组学数据整合分析与特征筛选处理系统，其特征在于，所述提取残差向量，包括：

9.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于：所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1~8任一所述系统的功能。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其特征在于：所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1~8任一所述系统的功能。