生物、医药和医疗器械技术

本发明公开了基于生物网络和亚细胞定位数据识别癌症驱动模块方法，包括如下步骤：1）输入数据；2）重建无向边缘加权PPI网络；3）识别驱动程序模块；4）初始化；5）记录最佳个体；6）进入；7）使用五个突变算子产生；8）选择；9）完成驱动模块识别。这种方法克服了传统PPI网络中的假阳性或假阴性的不足，提高了在PPI网络上识别癌症的驱动模块的准确性。

技术亮点

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于生物网络和亚细胞定位数据识别癌症驱动模块方法。这种方法克服了传统PPI网络中的假阳性或假阴性的不足，提高了在PPI网络上识别癌症的驱动模块的准确性。

基于生物网络和亚细胞定位数据识别癌症驱动模块方法的应用前景非常广泛。随着基因测序技术的普及和发展，越来越多的肿瘤基因数据得到了深入的分析和挖掘。

这些数据为研究肿瘤的发生机制和治疗提供了重要的线索，但是想要深入理解肿瘤发生的机制，仅仅依靠基因数据是不够的

。因此，结合生物网络和亚细胞定位数据对癌症驱动模块的识别，将有助于深入理解肿瘤发生的机制，为肿瘤的诊断和治疗提供新的思路。同时，通过识别癌症驱动模块，也可以为新药的开发提供有价值的靶点，提高癌症治疗的效果。

此外，随着人工智能技术的广泛应用，将该方法与人工智能算法结合，也可以进一步提高识别癌症驱动模块的准确性和效率，为肿瘤的治疗提供更有力的支持。

因此，基于生物网络和亚细胞定位数据识别癌症驱动模块方法具有广泛的应用前景。

(1)结合了亚细胞定位数据，用于提高PPI网络中边的可信度，去除网络中的噪声，提高识别出来模块内基因间互作性的准确度

(2)提出了一种改进的数学模型，用于提取泛癌数据在PPI网络中的驱动通路模块(体现在单亲遗传算法的适应值函数上)。该模型引入了跳数和不连通的惩罚因子，极大的避免了识别出来模块内的基因出现不连通和基因间的互相作用不强的情况，并通过引入连通因子，通过模型去让识别出来的模块尽可能是连通的。

(3)通过引入五种新的突变算子，提出了求解该模型的遗传算法，更有效率的识别癌症驱动模块。

这种方法克服了传统PPI网络中的假阳性或假阴性的不足，提高了在PPI网络上识别癌症的驱动模块的准确性。