本发明涉及一种生物网络关键差异节点的样本特征提取及预测方法,结合网络拓扑与分子表达特征预测生物网络关键差异节点。特征提取方法具体包括A数据预处理、B提取特征向量、C节点标记和D扩充正样本;预测方法上特征提取的基础上增加E随机森林模型训练和F预测关键节点。本发明可以提取同一细胞在不同状态下的生物网络特征,样本特征的提取可以更有效的利用样本,使得到的训练集更有普适性,该算法对解决问题具有更强的泛化能力。 上海大学 谢江 | 王娇 | 孙佳敏 | 李嘉鑫 | 杨伏长