【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能预测评估，具体为孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统及方法。
技术介绍
1、乳腺癌(breast cancer)，轻称乳癌，是乳腺上皮细胞增殖失控所导致的恶性肿瘤，遗传因素、生殖因素、性激素、饮食与肥胖等，都是导致乳腺癌的高危因素，它主要发生在乳房腺上皮组织，严重影响妇女的身心健康，甚至危及生命。
2、乳腺癌作为女性健康的重要威胁，其发病机制复杂，涉及多种因素，传统流行病学技术因无法完全排除混杂因素和固有偏差，在确定社会孤立、社会互动等社会因素与乳腺癌关系时面临挑战。故而，提出孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统及方法来解决上述所提出的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统，该系统包括数据获取模块、数据处理模块、双样本孟德尔随机化分析模块以及结果输出模块；
3、所述数据获取模块作为整个系统的信息源泉，具备从多元化且高质量的数据源中精准搜集数据的能力，它不仅能够从公共或私有数据库中检索与社会隔离和相互作用相关的遗传多态性数据，还能够从相关数据库或研究机构获取乳腺癌患者的全面遗传信息，包括但不限于基因突变以及单核苷酸多态性等关键数据，为实现这一目标，所述数据获取模块内置了遗传多态性数据库接口和乳腺癌遗传数据库接口，确保数据的准确
4、所述数据处理模块负责对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合和数据格式化，其中数据清洗用于去除重复、错误或缺失的数据，数据整合用于将不同来源的数据合并为一个统一的数据集，数据格式化用于将数据转换为合适分析的软件或算法所需的格式，所述数据处理模块还配备了数据质量控制单元和数据标准化单元，所述数据质量控制单元负责检测并纠正数据中的错误和异常值，确保数据的准确性和一致性，所述数据标准化单元则将不同来源的数据转换为统一格式，为后续分析和比较提供便利；
5、所述双样本孟德尔随机化分析模块负责利用预处理后的数据，执行双样本孟德尔随机化分析，以评估社会孤立、社会互动与乳腺癌之间的潜在因果关系，所述双样本孟德尔随机化分析模块采用多种统计方法，包括但不限于反方差加权方法、mr egger方法和加权中位数方法，以提高分析的准确性和可靠性；
6、所述结果输出模块负责将分析结果以用户友好的方式呈现出来，可能包括生成图表、报告和解释性文本，这些输出有助于用户理解社交活动与乳腺癌风险之间的关联程度，以及这些关联的显著性。
7、优选的，所述数据获取模块还具备以下深化功能：通过遗传多态性数据库接口，系统能够自动从多个公共或私有数据库中检索与社会隔离和相互作用相关的遗传多态性数据，并进行智能筛选和整合，同时，乳腺癌遗传数据库接口则能够智能地从相关数据库或研究机构获取乳腺癌患者的全面遗传信息，包括基因突变、单核苷酸多态性等关键数据，并进行深度挖掘和分析。
8、优选的，所述数据处理模块还包含以下精细化处理功能：数据质量控制单元运用先进的算法和技术，对数据进行全面的质量检测和纠正，确保数据的准确性和一致性，数据标准化单元则能够将不同来源、不同格式的数据转换为统一格式，为后续分析和比较提供便利。
9、优选的，所述双样本孟德尔随机化分析模块还具备以下特点：它采用反方差加权方法、mr egger方法和加权中位数方法中至少一种方法进行分析，这些方法的选择和组合均基于数据的特性和分析目标，同时，该模块还具备对分析结果进行敏感性分析和稳健性检验的能力，以进一步验证和优化分析结果。
10、优选的，所述结果输出模块还具备以下智能化功能：可视化单元利用先进的图表和图形展示技术，直观呈现分析结果的关键信息，如关联程度、置信区间和p值等，并支持用户自定义图表样式和布局，解释性文本生成单元则运用自然语言处理技术，自动生成对分析结果的解释性文本，包括结果的含义、重要性以及可能的生物学解释等，为用户提供有价值的参考信息。
11、孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的方法，该方法包括以下步骤：s1：数据收集与整合：从多个高质量的数据源中全面搜集与社会隔离和相互作用相关的遗传多态性数据以及乳腺癌患者的遗传信息，并进行智能筛选和整合，形成完整的数据集；
12、s2：数据预处理与质量控制：对收集到的数据进行精细预处理，包括数据清洗、整合、格式化以及质量控制等流程，数据清洗用于去除重复、错误或缺失的数据，数据整合用于将不同来源的数据合并为一个统一的数据集，数据格式化用于将数据转换为适合后续分析的格式，质量控制则用于检测并纠正数据中的错误和异常值，确保数据的准确性和一致性；
13、s3：特征提取与降维：对预处理后的数据进行特征提取和降维处理，以简化数据、提高分析效率，这一步骤可能包括主成分分析、聚类分析等方法的应用；
14、s4：双样本孟德尔随机化分析：利用预处理后的高质量数据，执行复杂的双样本孟德尔随机化分析，揭示社会孤立、社会互动与乳腺癌之间的潜在因果关系，这一步骤可能包括反方差加权方法、mr egger方法和加权中位数方法等多种统计方法的应用；
15、s5：结果验证与优化：对分析结果进行验证和优化处理，以提高分析的准确性和可靠性，这一步骤可能包括敏感性分析、稳健性检验以及机器学习算法的应用等；
16、s6：结果输出与解释：将分析结果以直观、易懂的方式呈现给用户。这一步骤可能包括生成图表、报告和解释性文本等输出形式，其中，图表和报告用于直观展示分析结果的关键信息，解释性文本则用于对分析结果进行详细的解释和说明，帮助用户深入理解社交活动与乳腺癌风险之间的复杂关联。
17、优选的，步骤s2中的预处理还包括对数据质量的严格控制与标准化处理，通过全面的质量检测和纠正，确保数据的准确性和一致性，同时，将不同来源、不同格式的数据转换为统一格式，为后续分析和比较提供便利。
18、优选的，步骤s4中的双样本孟德尔随机化分析采用反方差加权方法、mr egger方法和加权中位数方法中至少一种方法进行分析，这些方法的选择和组合均基于数据的特性和分析目标，同时，该步骤还具备对分析结果进行敏感性分析和稳健性检验的能力，以进一步验证和优化分析结果。
19、优选的，步骤s6中的输出结果不仅包括经常参加酒吧及社交俱乐部、经常参加体育俱乐部及健身房、孤独和孤独(mtag)等五种社交活动与乳腺癌风险的关联程度、相应的置信区间和p值等关键信息，还可能涵盖其他与社交活动相关的复杂因素及其对乳腺癌风险的影响，同时，解释性文本则对分析结果进行详细的解释和说明，包括结果的含义、重要性以及可能的生物学解释等，为用户提供有价值的参考信息。
20、与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：
21、本专利技术通过整合多源遗传数据，运用双样本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统，其特征在于：该系统包括数据获取模块、数据处理模块、双样本孟德尔随机化分析模块以及结果输出模块；
2.根据权利要求1所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统，其特征在于：所述数据获取模块还具备以下深化功能：通过遗传多态性数据库接口，系统能够自动从多个公共或私有数据库中检索与社会隔离和相互作用相关的遗传多态性数据，并进行智能筛选和整合，同时，乳腺癌遗传数据库接口则能够智能地从相关数据库或研究机构获取乳腺癌患者的全面遗传信息，包括基因突变、单核苷酸多态性等关键数据，并进行深度挖掘和分析。
3.根据权利要求1所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统，其特征在于：所述数据处理模块还包含以下精细化处理功能：数据质量控制单元运用先进的算法和技术，对数据进行全面的质量检测和纠正，确保数据的准确性和一致性，数据标准化单元则能够将不同来源、不同格式的数据转换为统一格式，为后续分析和比较提供便利。
4.根据权利要求1所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统，其特征在于：所述双样本孟德尔随机化分析
5.根据权利要求1所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统，其特征在于：所述结果输出模块还具备以下智能化功能：可视化单元利用先进的图表和图形展示技术，直观呈现分析结果的关键信息，如关联程度、置信区间和p值等，并支持用户自定义图表样式和布局，解释性文本生成单元则运用自然语言处理技术，自动生成对分析结果的解释性文本，包括结果的含义、重要性以及可能的生物学解释等，为用户提供有价值的参考信息。
6.根据权利要求1所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：数据收集与整合：从多个高质量的数据源中全面搜集与社会隔离和相互作用相关的遗传多态性数据以及乳腺癌患者的遗传信息，并进行智能筛选和整合，形成完整的数据集；
7.根据权利要求6所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的方法，其特征在于：步骤S2中的预处理还包括对数据质量的严格控制与标准化处理，通过全面的质量检测和纠正，确保数据的准确性和一致性，同时，将不同来源、不同格式的数据转换为统一格式，为后续分析和比较提供便利。
8.根据权利要求6所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的方法，其特征在于：步骤S4中的双样本孟德尔随机化分析采用反方差加权方法、MR Egger方法和加权中位数方法中至少一种方法进行分析，这些方法的选择和组合均基于数据的特性和分析目标，同时，该步骤还具备对分析结果进行敏感性分析和稳健性检验的能力，以进一步验证和优化分析结果。
9.根据权利要求6所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的方法，其特征在于：步骤S6中的输出结果不仅包括经常参加酒吧及社交俱乐部、经常参加体育俱乐部及健身房、孤独和孤独(MTAG)等五种社交活动与乳腺癌风险的关联程度、相应的置信区间和p值等关键信息，还可能涵盖其他与社交活动相关的复杂因素及其对乳腺癌风险的影响，同时，解释性文本则对分析结果进行详细的解释和说明，包括结果的含义、重要性以及可能的生物学解释等，为用户提供有价值的参考信息。
...【技术特征摘要】
1.孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统，其特征在于：该系统包括数据获取模块、数据处理模块、双样本孟德尔随机化分析模块以及结果输出模块；
2.根据权利要求1所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统，其特征在于：所述数据获取模块还具备以下深化功能：通过遗传多态性数据库接口，系统能够自动从多个公共或私有数据库中检索与社会隔离和相互作用相关的遗传多态性数据，并进行智能筛选和整合，同时，乳腺癌遗传数据库接口则能够智能地从相关数据库或研究机构获取乳腺癌患者的全面遗传信息，包括基因突变、单核苷酸多态性等关键数据，并进行深度挖掘和分析。
3.根据权利要求1所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统，其特征在于：所述数据处理模块还包含以下精细化处理功能：数据质量控制单元运用先进的算法和技术，对数据进行全面的质量检测和纠正，确保数据的准确性和一致性，数据标准化单元则能够将不同来源、不同格式的数据转换为统一格式，为后续分析和比较提供便利。
4.根据权利要求1所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统，其特征在于：所述双样本孟德尔随机化分析模块还具备以下特点：它采用反方差加权方法、mr egger方法和加权中位数方法中至少一种方法进行分析，这些方法的选择和组合均基于数据的特性和分析目标，同时，该模块还具备对分析结果进行敏感性分析和稳健性检验的能力，以进一步验证和优化分析结果。
5.根据权利要求1所述的孟德尔随机化评估社交活动对乳腺癌风险的系统，其特征在于：所述结果输出模块还具备以下智能化功能：可视化单元利用先进的图表和图形展示技术，直观呈现分析结果的关键信息，如关联程度、置信区间和p值等，并支持用户自定义图表样式和布局，解...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏艳伟，刘克勤，郭锦锦，朱雅琪，杨继鑫，王宇琪，陶佳鑫，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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