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生物標記的篩選方法、電子裝置及生物標記;METHOD FOR SCREENING BIOMARKER, ELECTRONIC APPARATUS, AND BIOMARKER

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【11】證書號數:I633453

【45】公告日: 中華民國 107 (2018) 年 08 月 21 日

【51】Int. Cl.: G06F19/00 (2018.01) G06F19/22 (2011.01)

發明     全 9 頁 

【54】名  稱:生物標記的篩選方法、電子裝置及生物標記

METHOD FOR SCREENING BIOMARKER, ELECTRONIC APPARATUS, AND BIOMARKER

【21】申請案號:102131680 【22】申請日: 中華民國 102 (2013) 年 09 月 03 日

【11】公開編號:201510759 【43】公開日期: 中華民國 104 (2015) 年 03 月 16 日

【72】發 明 人: 王孔政 (TW) WANG, KUNG JENG;陳昆皇 (TW) CHEN, KUN HUANG;楊 自森 (TW) YANG, TZU SEN;鄧乃嘉 (TW) TENG, NAI CHIA

【71】申 請 人: 國立臺灣科技大學 NATIONAL TAIWAN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

臺北市大安區基隆路 4 段 43 號

【74】代 理 人: 詹銘文;葉璟宗

【56】參考文獻:

CN 102272764A

吳奇儒,2007,多目標路徑最佳化問題求解方法之研究,逢甲大學都市計畫與空間資 訊學系碩士班碩士論文

審查人員:曾錦豐

【57】申請專利範圍

1. 一種生物標記的篩選方法,用於一電子裝置,該方法包括:分析一基因微陣列的多個樣 本與各該樣本對應的多個樣本基因,而獲得各該樣本基因的一基因表現量;執行一基因 演算法,包括:隨機產生多個染色體結構,其中各該染色體結構具有多個染色體基因,

各該染色體基因與各該樣本的各該樣本基因的位置對應,且對各該染色體結構進行二元 編碼,以使各該染色體基因具有一第一值或一第二值其中之一;針對各該染色體結構,

將與具有該第一值的該染色體基因的位置對應的該些基因表現量,執行一適合度方法,

其中該適合度方法為決策樹演算法,而獲得各該染色體結構的一適合度;以及選擇部分 的該些染色體結構依據一交配率對各該染色體結構進行交配演算法,其中該交配率介於 0.6 至 0.8 之間,以及,依據一突變率對各該染色體結構進行突變演算法,其中該突變率 介於 0.1 至 0.2 之間,且據以重複執行該基因演算法,以產生多個子代染色體結構,直到 達到一終止條件為止,該終止條件為該子代染色體結構之間該適合度的相似度已經大於 一設定值;以及自該基因演算法停止時所獲得的該些子代染色體結構,選擇具有該適合 度最大者的該子代染色體結構,並依據該子代染色體結構獲得多個生物標記,其中該些 生物標記對應於一疾病。

2. 如申請專利範圍第 1 項所述的生物標記的篩選方法,其中該些染色體結構的數目為執行 該基因演算法的一群體數,且該群體數為該些樣本基因的數目的 10%,以及在選擇部分 的該些染色體結構的步驟包括:透過一挑選方法,隨機挑選該些染色體結構的其中之一 做為一選擇結果,直到挑選出該選擇結果的數目達到該群體數為止。

3. 如申請專利範圍第 1 項所述的生物標記的篩選方法,其中在獲得該些生物標記的步驟之 後,更包括:接收一待測基因表現資料,其中該待測基因表現資料具有多個待測基因,

各該待測基因與各該樣本的各該樣本基因的位置對應,且各該待測基因具有對應的一待 - 5806 -

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測表現量;針對與具有該第一值的該染色體基因的位置對應的該些待測基因,並依據該 些待測表現量執行該適合度方法;以及依據執行該適合度方法所得到的一預測結果,判 斷該待測基因的該待測表現量是否與該疾病相關。

4. 一種電子裝置,包括:一輸入模組,接收一基因微陣列所呈現的基因表現程度,並分析 該基因微陣列的多個樣本與各該樣本對應的多個樣本基因,而獲得各該樣本基因的一基 因表現量;一人工智慧演化模組,執行一基因演算法,該人工智慧演化模組包括:一染 色體產生模組,用以隨機產生多個染色體結構,其中各該染色體結構具有多個染色體基 因,各該染色體基因與各該樣本的各該樣本基因的位置對應,且對各該染色體結構進行 二元編碼,以使各該染色體基因具有一第一值或一第二值其中之一;一評估模組,用以 針對各該染色體結構,將與具有該第一值的該染色體基因的位置對應的該些基因表現 量,執行一適合度方法,其中該適合度方法為決策樹演算法,而獲得各該染色體結構的 一適合度;以及一選擇模組,用以選擇部分的該些染色體結構;一交配模組,用以依據 一交配率執行一交配演化計算,該交配率介於 0.6 至 0.8 之間;一突變模組,用以依據一 突變率執行一突變演化計算,該突變率介於 0.1 至 0.2 之間,其中該人工智慧演化模組重 複執行該基因演算法,以產生多個子代染色體結構,直到達到一終止條件為止,該終止 條件為該子代染色體結構之間該適合度的相似度已經大於一設定值;以及一輸出模組,

自該基因演算法停止時所獲得的該些子代染色體結構,選擇具有該適合度最大者的該子 代染色體結構,並依據該子代染色體結構輸出多個生物標記,其中該些生物標記對應於 一疾病。

圖式簡單說明

圖 1 是依照本發明一實施例所繪示的電子裝置方塊圖。

圖 2 是依照本發明一實施例所繪示的生物標記的篩選方法流程圖。

圖 3A 為說明輪盤法的示意圖。

圖 3B 為說明執行交配演化計算的示意圖。

圖 3C 為說明單點突變的示意圖。

圖 3D 為說明產生各生物標記的重要性資訊的決策樹示意圖。

圖 4 是依照本發明一實施例所繪示的電子裝置方塊圖。

圖 5 為說明本實施例的診斷疾病的方法流程圖。

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參考文獻

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