基于图自编码器与LightGBM的癌症驱动基因识别系统

在癌症的形成和进展中,癌症驱动基因扮演着重要角色.准确识别癌症驱动基因有助于深入理解癌症的发生机制,推动精准医学的发展.针对当前癌症驱动基因识别领域所面临的异质性和复杂性问题,本文设计并实现了一种基于图自编码器与LightGBM的癌症驱动基因识别系统ACGAI.该系统首先以无监督的方式通过图自编码器学习生物分子网络的复杂拓扑结构,随后将生成的嵌入表示与原始基因特征进行拼接,形成基因增强特征并输入至LightGBM.在经过训练后,系统输出生物分子网络上每个基因的预测得分,实现了对癌症驱动基因的准确识别.最终,该系统利用Web技术创建了一套用户友好、交互性强的可视化界面,实现在基因集分析场景中的癌症驱动基因识别,并为识别结果提供了生物学解释.经过测试,该系统表现出优于其他方法的识别性能,能有效识别癌症驱动基因.