一种基于动态网络熵的生物标记物识别方法与系统与流程

技术特征：
1.一种基于动态网络熵的生物标记物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取疾病相关的功能基因通路和基因间相互作用，生成基因网络通路；对所述基因网络通路中的基因，获取对应所述疾病不同阶段的基因表达数据；基于动态网络熵，对于疾病不同阶段，计算基因网络通路中每个通路的通路熵；通过对疾病不同阶段每个通路的通路熵进行统计分析，确定对所述疾病具有标识作用的通路。2.如权利要求1所述的基于动态网络熵的生物标记物识别方法，其特征在于，疾病的阶段包括正常阶段和疾病阶段，若所述疾病包括病理阶段，则所述疾病阶段还按照病理阶段划分。3.如权利要求1所述的基于动态网络熵的生物标记物识别方法，其特征在于，通路的通路熵计算方法包括：计算所述通路中每个基因的熵和边的熵；根据所述通路中基因的熵和边的熵，计算所述通路的通路熵。4.如权利要求3所述的基于动态网络熵的生物标记物识别方法，其特征在于，单个基因x的熵计算方法为：假设通路p中有n条边，将其中任一条边e
k
连接的两个基因记为x和y，则这条边的熵概率计算方法为：其中，通路p的通路熵计算方法为：其中，p(x
i
)代表基因x表达为x
i
的概率，p(x
j
)代表基因y表达为y
j
的概率，p(x
i
,y
j
)表示x
i
和y
j
的联合概率分布函数，表示基因记为x和y之间的互信息。5.如权利要求1所述的基于动态网络熵的生物标记物识别方法，其特征在于，确定对所述疾病具有标识作用的通路包括：若所述疾病的阶段包括正常阶段和一个疾病阶段，对于每个通路，均获取多个设定时间节点的正常阶段和疾病阶段的基因表达数据；基于动态网络熵计算得到每条通路的多个正常阶段通路熵和多个疾病阶段通路熵，记为正常组和疾病组；对每条通路的疾病组和正常组进行统计分析，将差异性大于设定阈值的通路作为对所述疾病具有标识作用的通路；若所述疾病的阶段包括正常阶段和多个疾病阶段，对于每个通路，获取所有阶段的基因表达数据；基于动态网络熵计算得到每条通路的所有阶段的通路熵；对每条通路所有阶段的通路熵进行时间序列差异分析，将差异性大于设定阈值的通路作为对所述疾病具有标
识作用的通路。6.一种基于动态网络熵的生物标记物识别系统，其特征在于，包括：网络通路构建模块，用于获取疾病相关的功能基因通路和基因间相互作用，生成基因网络通路；基因表达获取模块，用于对所述基因网络通路中的基因，获取对应所述疾病不同阶段的基因表达数据；通路熵计算模块，用于基于动态网络熵，对于疾病不同阶段，计算基因网络通路中每个通路的通路熵；差异统计分析模块，用于通过对疾病不同阶段每个通路的通路熵进行统计分析，确定对所述疾病具有标识作用的通路。7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1
‑
5任一项所述生物标记物识别方法。8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1
‑
5任一项所述生物标记物识别方法。9.一种基于生物标记物识别的糖尿病诊断系统，其特征在于，包括：基因通路筛选模块，用于根据如权利要求1
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5任一项所述生物标记物识别方法，筛选得到对糖尿病具有标识作用的通路，记为候选通路；其中，糖尿病被划分为正常和疾病两个阶段；诊断模型训练模块，用于获取对应候选通路的正常组和疾病组基因表达数据，作为初始数据集；基于初始数据集，对支持向量机模型进行训练，得到诊断模型；糖尿病诊断模块，用于获取用户基因表达数据，根据所述诊断模型得到诊断结果。10.一种基于生物标记物识别的肝癌诊断系统，其特征在于，包括：基因通路筛选模块，用于根据如权利要求1
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5任一项所述生物标记物识别方法，筛选得到对肝癌具有标识作用的通路，记为候选通路；其中，肝癌被划分为正常和多个疾病阶段；诊断模型训练模块，用于获取对应候选通路的所有阶段基因表达数据，作为初始数据集；根据每两个相邻阶段的初始数据集训练支持向量机模型，得到多分类诊断模型；肝癌诊断模块，用于获取用户基因表达数据，根据所述多分类诊断模型得到诊断结果。

技术总结
本发明公开了一种基于动态网络熵的生物标记物识别方法与系统，所述方法包括以下步骤：获取疾病相关的功能基因通路和基因间相互作用，生成基因网络通路；对所述基因网络通路中的基因，获取对应所述疾病不同阶段的基因表达数据；基于动态网络熵，对于疾病不同阶段，计算基因网络通路中每个通路的通路熵；通过对疾病不同阶段每个通路的通路熵进行统计分析，确定对所述疾病具有标识作用的通路。本发明通过构建基因网络通路，对疾病不同阶段的通路采用熵进行信息度量，通过分析熵的变化，能够准确识别出与疾病进展相关的基因通路生物标记物。识别出与疾病进展相关的基因通路生物标记物。识别出与疾病进展相关的基因通路生物标记物。


技术研发人员：刘治平 沈忱 曹怡 王怡娟 高瑞
受保护的技术使用者：山东大学
技术研发日：2021.09.30
技术公布日：2022/1/3