一种基于深度自编码器的疾病相关miRNAs预测方法及系统（癌症预测、基因编码）

本说明书实施例提供了一种基于深度自编码器的疾病相关miRNAs预测方法及系统，其中，方法包括：从TCGA数据库中获取样本的miRNAs表达谱数据，对获取的miRNAs表达谱数据分别进行标准化处理；所述样本包括疾病样本和正常样本；利用矩阵分解方法，对标准化处理后的miRNAs表达谱数据中的零值进行填充，使用填充后的miRNAs表达谱数据训练深度自编码器模型；基于所述深度自编码器模型训练反向编码器，根据所述反向编码器获得疾病样本的miRNA表达谱数据与疾病相关性大小，得到与疾病相关性高的miRNA。本发明能够发现新的疾病相关miRNAs，促进疾病的诊断及治疗。

《一种基于深度自编码器的疾病相关miRNAs预测方法及系统（癌症预测、基因编码）》是一发明专利，专利号为 202310681068X，当前法律状态为已下证，由广州大学提出申请，发明人为许鹏;谢斌;鲍振申;李先彬;刘文斌，申请日期为2023-06-08，公开（公告）日期为2025-11-25，国际专利分类号（IPC）为 G16B 40/00 (2019.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：癌症预测、生物信息、基因编码、小分子核糖核酸。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本说明书实施例提供了一种基于深度自编码器的疾病相关miRNAs预测方法及系统，其中，方法包括：从TCGA数据库中获取样本的miRNAs表达谱数据，对获取的miRNAs表达谱数据分别进行标准化处理；所述样本包括疾病样本和正常样本；利用矩阵分解方法，对标准化处理后的miRNAs表达谱数据中的零值进行填充，使用填充后的miRNAs表达谱数据训练深度自编码器模型；基于所述深度自编码器模型训练反向编码器，根据所述反向编码器获得疾病样本的miRNA表达谱数据与疾病相关性大小，得到与疾病相关性高的miRNA。本发明能够发现新的疾病相关miRNAs，促进疾病的诊断及治疗。

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