公开(公告)号：CN107908927A

公开(公告)日：2018-04-13

申请号：CN201711025609.4

申请日：2017-10-27

Applicant: 福州大学

Inventor： 郑相涵 ,  刘煜 ,  郭文忠 ,  叶少珍

IPC: G06F19/12 ,  G06F19/18

CPC classification number: G06F19/12 ,  G06F19/18

Abstract: 本发明提供一种基于改进PSO和ELM的疾病-lncRNA关系预测方法，其包括以下步骤：对lncRNA表达谱进行分析挖掘，根据不同疾病样本表达谱中lncRNA的表达比，分析相应lncRNA对不同类型疾病发生与发展的影响；建立一种符合lncRNA表达谱的基因选择方法；采用信息增益率作为过滤法进行第一次过滤；用二进制粒子群算法作为搜索算法，ML-ELM作为分类学习算法构建LncRNA缠绕法筛选模型；多次迭代后获取与疾病发生与发展联系密切的lncRNA，将研究成果与实际医学相联系，验证实验结果的实际医学价值，为未来的医疗做出指导。本发明具有精确度高、运行速度快、具有较好的可扩展性与健壮性等优点。

公开(公告)号：CN106446603A

公开(公告)日：2017-02-22

申请号：CN201610861263.0

申请日：2016-09-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 郑相涵 ,  刘煜 ,  陈日清 ,  于元隆

IPC: G06F19/18 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6218 ,  G16B20/00

Abstract: 本发明提供一种基于改进PSO算法的基因表达数据聚类方法，主要包括以下步骤：1、构建基因聚类矩阵:对基因芯片数据进行处理后构建基因表达矩阵，再计算基因间的欧式距离构建基因距离矩阵；2、优化PSO算法聚类:把基因距离矩阵带入优化后的PSO算法获取一条最优路径，对根据给定阈值进行划分得到聚类模块；3:聚类结果优化：去掉单独成簇的基因以及过于稀疏的聚类，得到最终的基因聚类结果。粒子群算法是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法，相对于其他聚类算法具有较大的优势，所以将其应用到基因表达数据聚类分析领域上，能根据基因表达数据，对基因进行准确、快速的聚类。