[發(fā)明專利]抗生素敏感性的分析預(yù)測

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201780073559.9
• 申請日: 2017-11-27
• 公開（公告）號: CN110024036B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: K·穆魯格桑
• 申請（專利權(quán)）人: 皇家飛利浦有限公司
• 主分類號: G16B40/00
• 分類號: G16B40/00
• 代理公司: 永新專利商標(biāo)代理有限公司 72002
• 代理人: 李光穎;王英

一種用于使用基因組數(shù)據(jù)集預(yù)測細(xì)菌性病原體對抗生素的敏感性的方法和系統(tǒng)。本文描述的各種實施例接收基因組數(shù)據(jù)集和標(biāo)簽的集合，并在其上運行主方差分量分析以確定標(biāo)簽的效應(yīng)量。一個或多個標(biāo)簽然后基于其效應(yīng)量被選擇，并且被用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型中以對未來數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測。

技術(shù)領(lǐng)域

本文描述的實施例總體上涉及用于根據(jù)基因組數(shù)據(jù)集來預(yù)測細(xì)菌性病原體的抗生素藥物敏感性的系統(tǒng)和方法，并且更具體地但非排他地，涉及用于使用主方差分量分析加強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)基因組數(shù)據(jù)集來預(yù)測細(xì)菌性病原體的抗生素藥物敏感性的系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)變?yōu)閺V泛用作分析和處理復(fù)雜數(shù)據(jù)集的強(qiáng)大工具。盲目地將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于這些大型且常常不兼容的數(shù)據(jù)集有時導(dǎo)致過度殺傷分析、錯誤解釋和對數(shù)據(jù)的過度擬合。

具體地，這些數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)常常包括特征的矩陣和標(biāo)簽的矩陣或單個向量。在基因組數(shù)據(jù)集的領(lǐng)域中，特征的矩陣可以包括例如分離株和基因。在技術(shù)上，可以構(gòu)建多標(biāo)簽分類器以了解跨矩陣中所有特征和標(biāo)簽的特征-標(biāo)簽關(guān)聯(lián)的細(xì)微差別，從而將新的輸入觀察結(jié)果映射到標(biāo)簽的向量。然而，時常地，所使用的標(biāo)簽對于對特征進(jìn)行分類并不顯著，或者能夠?qū)е虏粶?zhǔn)確的分類。

因此，存在對甚至在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型之前評估來自數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽準(zhǔn)確地預(yù)測針對藥物敏感性的特征的能力的方法和系統(tǒng)的需要。

發(fā)明內(nèi)容

該總結(jié)被提供為以簡化形式介紹概念的選擇，所述概念將在下面的具體實施方式部分中進(jìn)一步描述。該總結(jié)不旨在識別或排除所要求保護(hù)的主題的關(guān)鍵特征或?qū)嵸|(zhì)特征，也不旨在用于幫助確定所要求保護(hù)的主題的范圍。

在一個方面中，實施例涉及一種訓(xùn)練用于預(yù)測抗生素藥物敏感性的模型的方法。所述方法包括：經(jīng)由接口接收多個特征的數(shù)據(jù)集；經(jīng)由所述接口接收與所述多個特征有關(guān)的標(biāo)簽的集合；將所述多個特征的數(shù)據(jù)集和所述標(biāo)簽的集合供應(yīng)給處理器，所述處理器被配置為執(zhí)行存儲于存儲器上的指令以提供方差分析引擎，其中，所述方差分析引擎被配置為針對關(guān)于所述多個特征的數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽中的每個生成效應(yīng)量；將針對標(biāo)簽生成的至少一個效應(yīng)量作為來自所述方差分析引擎的輸出供應(yīng)給篩分(sizing)模塊；并且經(jīng)由所述篩分模塊基于至少一個供應(yīng)的效應(yīng)量來選擇要用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的至少一個標(biāo)簽。

在一些實施例中，所述多個特征的數(shù)據(jù)集是基因組數(shù)據(jù)集，包括以下中的至少一種：基因存在-不存在矩陣、SNP矩陣、質(zhì)粒剖析矩陣、移動基因元件矩陣、基因表達(dá)矩陣、RNA序列矩陣和微陣列矩陣。

在一些實施例中，所述標(biāo)簽的集合是包括多個表型的協(xié)變量矩陣。在一些實施例中，所述標(biāo)簽的集合是二元值的單個向量。在一些實施例中，所述標(biāo)簽的集合是多類別值的單個向量。

在一些實施例中，經(jīng)由所述篩分模塊選擇至少一個標(biāo)簽包括基于超過預(yù)定閾值的其生成的效應(yīng)量來選擇所述至少一個標(biāo)簽。

在一些實施例中，所述方法還包括：經(jīng)由所述篩分模塊基于多個標(biāo)簽的效應(yīng)量對所述多個標(biāo)簽進(jìn)行排序，并且經(jīng)由所述篩分模塊基于所述排序選擇所述至少一個標(biāo)簽。

根據(jù)另一方面，實施例涉及一種用于訓(xùn)練用于預(yù)測抗生素藥物敏感性的模型的系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：接口，其用于接收多個特征的數(shù)據(jù)集和與所述多個特征有關(guān)的標(biāo)簽的集合；存儲器；以及處理器，其被配置為執(zhí)行存儲于存儲器上的指令以提供方差分析引擎，所述方差分析引擎被配置為接收所述多個特征的數(shù)據(jù)集和所述標(biāo)簽的集合，并且還被配置為輸出針對標(biāo)簽中的每個的效應(yīng)量，其中，至少一個標(biāo)簽基于其效應(yīng)量被選擇為用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型中。

在一些實施例中，所述多個特征的數(shù)據(jù)集是基因組數(shù)據(jù)集，包括以下中的至少一種：基因存在-不存在矩陣、SNP矩陣、質(zhì)粒剖析矩陣、移動基因元件矩陣、基因表達(dá)矩陣、RNA序列矩陣和微陣列矩陣。

在一些實施例中，所述標(biāo)簽的集合是包括多個表型的協(xié)變量矩陣。在一些實施例中，所述標(biāo)簽的集合是二元值的單個向量。在一些實施例中，所述標(biāo)簽的集合是多類別值的單個向量。