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基于多源数据融合的变结构DBN模型基因调控网络构建的中期报告
本研究旨在通过利用多源数据融合的方法，构建基于变结构深度信念网络（DBN）的基因调控网络模型，以更好地理解基因调控机制。
目前已完成以下工作：
1.数据收集和预处理：从公共数据库中收集了人类胃癌组织和正常组织的基因表达数据和ChIP-seq数据，进行了挑选和预处理，以去除异常数据和缺失值，并对基因进行了注释。
2.特征选择：采用了多种策略对数据集进行特征选择，包括相关性分析、方差分析和特征重要性评估等，以减少特征数量并提高模型的准确性。
3.DBNN模型的构建：使用Python的Keras深度学习库搭建了基于变结构DBN的模型，以处理高维度数据和复杂的基因调控关系。在模型训练中使用了自适应学习率、正则化和Dropout等技术，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
4.模型评估：使用交叉验证和ROC曲线等方法对模型进行了评估和验证，以确保模型的有效性和可信度。
未来计划是进一步完善模型，优化特征选择和模型结构，同时扩展数据集和加入其他类型的数据以提高模型的预测能力。