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申请/专利权人：安徽骆华生物科技有限公司
摘要：本发明涉及生物信息学和人工智能技术领域，具体公开基于人工智能的药物敏感性预测系统，包括测试数据获取模块、测试数据处理模块、特征向量挖掘模块、药物状态预测模块和细胞数据库，通过从细胞数据库中获取各常见细胞系样本的基因数据以及各常见细胞系样本对各待测药物的药物响应数据，对各常见细胞系样本进行预处理，划分成训练集和测试集；依据各待测药物的药物状态从训练集中挑选关联程度高的基因数据，构建各待测药物的特征向量，并对其进行向量处理操作，进一步将各待测药物的特征向量送入各类预测分类器中，得到各常见细胞系样本对应各待测药物的敏感性评分和耐药性评分，最终得到各常见细胞系样本对应各待测药物的敏感预测评分。
主权项：1.基于人工智能的药物敏感性预测系统，其特征在于，包括测试数据获取模块、测试数据处理模块、特征向量挖掘模块、药物状态预测模块和细胞数据库；上述各个单元通过有线和或无线连接的方式连接，实现各个单元间的数据传输；测试数据获取模块，从细胞数据库中获取各常见细胞系样本的基因数据以及各常见细胞系样本对各待测药物的药物响应数据；测试数据处理模块，对各常见细胞系样本进行预处理，划分成训练集和测试集；特征向量挖掘模块，依据各待测药物的药物状态从训练集中挑选关联程度高的基因数据，构建各待测药物的特征向量，并对其进行向量处理操作，其中，药物状态分为敏感状态和耐药状态；药物状态预测模块，将完成向量处理操作的各待测药物的特征向量送入各类预测分类器中，得到各常见细胞系样本对应各待测药物的敏感性评分和耐药性评分，最终得到各常见细胞系样本对应各待测药物的敏感预测评分，各类预测分类器分为敏感性预测分类器和耐药性预测分类器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽骆华生物科技有限公司 基于人工智能的药物敏感性预测系统
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