用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法与流程

1.本发明涉及数据处理
技术领域：
：，具体为用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法。
背景技术：
：：2.基因治疗产品的免疫原性分析是指对基因治疗产品进行免疫原性评估的过程，在基因治疗中，外源基因被传递到患者的细胞中，这可能会导致免疫系统对治疗产生反应，从而降低治疗效果或产生不良反应。因此，对基因治疗产品的免疫原性进行评估非常重要。3.免疫原性分析是基因治疗产品开发过程中的重要环节，它可以帮助开发者评估治疗的安全性和有效性，并为临床试验和上市后监管提供重要的依据。4.数据处理的结果可能受到实验条件和样本数量等因素的影响，不同的数据处理方法可能会对数据产生不同的解释和结果，为了对原始数据进行严格的质量控制，开始会进行数据清洗、去噪、归一化等处理，目前清洗后的数据往往会直接删除忽略，降低了资源利用的效果，降低了对数据库储存提升的使用效果。技术实现要素：5.本发明的目的在于提供用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法，以解决上述
背景技术：
：中提出的问题。6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：包括以下步骤：7.步骤一、将分析后的数据进行清洗、去噪和归一处理；8.步骤二、清洗去噪掉的数据进行集中收集；9.步骤三、将收集的数据进行转换，使以可视化数据信息形式呈现，如绘制柱状图、折线图等；10.步骤四、得出不同数据在不同方法下进行操作受到不同干扰信息的结果，并将得出的信息进行分类、查重和标记；11.步骤五、将处理后的信息集中录入同一数据库，形成脏数据库；12.步骤六、将处理的数据与不同的算法进行结合分析，得出分析结果进行对比；13.步骤七、利用深度学习法对计算分析后的数据进行识别，并提取数据特征；14.步骤八、再次利用不同的算法和方法对实验数据提取的特征进行分析；15.步骤九、将提取特征与数据库内的数据进行对比，同时将脏数据与脏数据库内的数据进行对比。16.优选的，所述步骤二在开始清洗数据之前，需要明确数据清洗的目的和范围，根据数据清洗的目的和范围，设计一个数据收集表格，用于记录需要收集的数据，表格中可以包括数据的名称、来源、收集时间、清洗方式等信息。17.优选的，所述步骤三中使用数据可视化工具，如tableau、powerbi等，可以方便地将数据转换为可视化信息，也可使用excel可以方便地将数据转换为可视化信息，如图表、数据透视表等。18.优选的，所述步骤四中通过人工阅读数据的方式，将其分类和标记。19.优选的，所述步骤六中根据具体的问题、性质和数据类型来选择合适的算法，如机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，对数据进行结合分析。20.优选的，所述步骤七中使用多层神经网络来学习和提取数据中的特征，从而实现对复杂模式的识别和预测。21.优选的，所述步骤八中可以利用生物信息工具或者物理化学性质以及基于系统生物学的方法进行重复分析，这些算法的选择取决于具体的研究目的和数据类型。22.与现有技术相比，本发明的有益效果是：23.1、本发明通过对清洗去噪后的数据进行收集处理形成脏数据库，作为一个新的对比数据库，可以在数据分析处理结果相同时，观察是否出现不同的脏数据，便于更加的了解数据的可变性和实验数据对实践时的隐患，进一步的提升数据处理精准度；24.2、本发明同时还通过对清洗去噪后的数据进行双重的计算分析，可以进一步保证免疫原性分析的数据处理的精准度，利用多组不同的算法对数据进行结合分析，提高预测的准确性和可靠性。附图说明25.图1为本发明用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法流程示意图。具体实施方式26.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。27.实施例一28.请参阅图1，本发明提供一种技术方案：包括以下步骤：29.步骤一、将分析后的数据进行清洗、去噪和归一处理；30.步骤二、清洗去噪掉的数据进行集中收集，开始清洗数据之前，需要明确数据清洗的目的和范围，根据数据清洗的目的和范围，设计一个数据收集表格，用于记录需要收集的数据，表格中可以包括数据的名称、来源、收集时间、清洗方式等信息；31.步骤三、将收集的数据进行转换，使以可视化数据信息形式呈现，如绘制柱状图、折线图等，使用数据可视化工具，如tableau、powerbi等，可以方便地将数据转换为可视化信息，也可使用excel可以方便地将数据转换为可视化信息，如图表、数据透视表等；32.步骤四、得出不同数据在不同方法下进行操作受到不同干扰信息的结果，并将得出的信息进行分类、查重和标记，通过人工阅读数据的方式，将其分类和标记；33.步骤五、将处理后的信息集中录入同一数据库，形成脏数据库，可以形成新的数据库进行对比核对，进一步的保证数据处理的精准度。34.实施例二35.请参阅图1，本发明提供一种技术方案：包括以下步骤：36.步骤一、将分析后的数据进行清洗、去噪和归一处理；37.步骤二、清洗去噪掉的数据进行集中收集；38.步骤三、将收集的数据进行转换，使以可视化数据信息形式呈现，如绘制柱状图、折线图等；39.步骤四、得出不同数据在不同方法下进行操作受到不同干扰信息的结果，并将得出的信息进行分类、查重和标记；40.步骤五、将处理后的信息集中录入同一数据库，形成脏数据库；41.步骤六、将处理的数据与不同的算法进行结合分析，得出分析结果进行对比，可以根据具体的问题、性质和数据类型来选择合适的算法，如机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，对数据进行结合分析；42.步骤七、利用深度学习法对计算分析后的数据进行识别，并提取数据特征，使用多层神经网络来学习和提取数据中的特征，从而实现对复杂模式的识别和预测；43.步骤八、再次利用不同的算法和方法对实验数据提取的特征进行分析，可以利用生物信息工具或者物理化学性质以及基于系统生物学的方法进行重复分析，这些算法的选择取决于具体的研究目的和数据类型，对比特征与数据库吻合，同时脏数据与脏数据库的信息吻合，则显示常规信息，将实验数据进行录入同一类别内，对比特征或者脏数据对比时出现出入，则属于相同操作下产生的不同信息，在数据库内录入是建立新的类别，可对数据库进行扩充和更新；44.步骤九、将提取特征与数据库内的数据进行对比，同时将脏数据与脏数据库内的数据进行对比。45.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。46.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。当前第1页12当前第1页12
技术特征：
1.用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、将分析后的数据进行清洗、去噪和归一处理；步骤二、清洗去噪掉的数据进行集中收集；步骤三、将收集的数据进行转换，使以可视化数据信息形式呈现，如绘制柱状图、折线图等；步骤四、得出不同数据在不同方法下进行操作受到不同干扰信息的结果，并将得出的信息进行分类、查重和标记；步骤五、将处理后的信息集中录入同一数据库，形成脏数据库；步骤六、将处理的数据与不同的算法进行结合分析，得出分析结果进行对比；步骤七、利用深度学习法对计算分析后的数据进行识别，并提取数据特征；步骤八、再次利用不同的算法和方法对实验数据提取的特征进行分析；步骤九、将提取特征与数据库内的数据进行对比，同时将脏数据与脏数据库内的数据进行对比。2.根据权利要求1所述的用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法，其特征在于：所述步骤二在开始清洗数据之前，需要明确数据清洗的目的和范围，根据数据清洗的目的和范围，设计一个数据收集表格，用于记录需要收集的数据，表格中可以包括数据的名称、来源、收集时间、清洗方式等信息。3.根据权利要求1所述的用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法，其特征在于：所述步骤三中使用数据可视化工具，如tableau、power bi等，可以方便地将数据转换为可视化信息，也可使用excel可以方便地将数据转换为可视化信息，如图表、数据透视表等。4.根据权利要求1所述的用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法，其特征在于：所述步骤四中通过人工阅读数据的方式，将其分类和标记。5.根据权利要求1所述的用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法，其特征在于：所述步骤六中根据具体的问题、性质和数据类型来选择合适的算法，如机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，对数据进行结合分析。6.根据权利要求1所述的用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法，其特征在于：所述步骤七中使用多层神经网络来学习和提取数据中的特征，从而实现对复杂模式的识别和预测。7.根据权利要求1所述的用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法，其特征在于：所述步骤八中可以利用生物信息工具或者物理化学性质以及基于系统生物学的方法进行重复分析，这些算法的选择取决于具体的研究目的和数据类型。

技术总结
本发明公开了用于基因治疗产品的免疫原性分析的数据处理方法，包括以下步骤：步骤一、将分析后的数据进行清洗、去噪和归一处理；步骤二、清洗去噪掉的数据进行集中收集；步骤三、将收集的数据进行转换，使以可视化数据信息形式呈现，如绘制柱状图、折线图等；步骤四、得出不同数据在不同方法下进行操作受到不同干扰信息的结果，并将得出的信息进行分类、查重和标记；步骤五、将处理后的信息集中录入同一数据库，形成脏数据库；步骤六、将处理的数据与不同的算法进行结合分析，得出分析结果进行对比。本发明便于更加的了解数据的可变性和实验数据对实践时的隐患，进一步的提升数据处理精准度，提高预测的准确性和可靠性。提高预测的准确性和可靠性。提高预测的准确性和可靠性。


技术研发人员：段丽华
受保护的技术使用者：上海标度百奥生物技术有限公司
技术研发日：2023.06.06
技术公布日：2023/9/6