CN112259170A - 基于机器学习算法的生物信息分析平台 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于机器学习算法的生物信息分析平台，包括注册与登录模块、身份验证模块、互联网数据收集模块、实验数据收集模块、数据上传模块、数据存储模块、云服务器模块、数据整理模块、智能处理模块、文本分析模块、报表生成模块、信息展示模块；本发明在面对海量的生物信息数据时，能够更好的对生物信息进行数据分类和聚类，并且提供准确的信息检索和相关信息推荐，而且分类和聚类过程中利用机器学习算法，使生物信息分析过程简单快速，给使用者的研究分析带来了巨大帮助。

Description

基于机器学习算法的生物信息分析平台
技术领域
本发明属于生物信息分析技术领域，尤其涉及基于机器学习算法的生物信息分析平台。
背景技术
随着测序技术的快速发展，基因研究机构和医学科研机构产生了海量的生物信息数据，但这些数据无法直接进行使用，需要利用生物信息分析平台和生物信息学技术对这些数据进行分析加工，从而给出清晰而且易于导出的结果信息，随着科技的不断发展以及信息处理技术的不断提高，计算机成为了生物信息分析手段，现如今大多生物信息分析技术的大多利用计算机软件作为分析助手，由于每个公司软件开发水平不一致，而且软件分析能力理有限，无法为生物信息提供智能分析，并且随着人工智能的发展，机器学习结合生物信息分析的智能分析方式将会成为主流，因此设计出一种基于机器学习算法的生物信息分析平台尤为重要。
但是当前的生物信息分析平台，面对海量的生物信息时，对生物信息的分类和聚类方法较为简单，无法提供准确的信息检索，而且分类和聚类过程耗时耗力，给使用者的研究分析带来了一定影响，为了解决该缺陷，现提供一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供基于机器学习算法的生物信息分析平台。
本发明所要解决的技术问题为：
(1)如何防止生物信息数据泄露；
(2)如何对收集来的数据进行整理；
(3)如何实现对生物信息进行基于机器学习的智能分析，从而减少分析时间和分析成本；
(4)如何实现将分析过后的信息数据更系统化的展示给用户，并且便于用户对这些信息数据进行搜索；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现；
基于机器学习算法的生物信息分析平台，包括注册与登录模块、身份验证模块、互联网数据收集模块、实验数据收集模块、数据上传模块、数据存储模块、云服务器模块、数据整理模块、智能处理模块、文本分析模块、报表生成模块、信息展示模块；
其中，所述注册与登录模块与身份验证模块通信连接，所述互联网数据整收集模块与数据上传模块通信连接，所述实验数据收集模块与数据上传模块通信连接，所述数据存储模块与云服务器模块通信连接，所述报表生成模块与云服务器模块通信连接，所述云服务器模块与信息展示模块通信连接；
所述注册登录模块用于通过上传个人基本信息的方式注册账号，并通过注册账号登录该平台，其具体过程如下：
步骤一：使用者在首次登录平台时需要进行注册；
步骤二：使用者在注册时需要设置登录账号与密码，在设置密码时需要重复输入三次，用于登录时进行验证,同时填写账号信息；
步骤三：通过步骤二设置的登录账号与密码登录该平台；
所述身份验证模块用于核对账号信息和密码，若密码输错超过三次则需要进行验证，具体验证过程如下：
步骤一：使用者在登录模块上连续输入X次密码，X为预设值,X＝1……n；
步骤二：注册与登录模块会记录下使用者输入每次输入密码的时间Fi，i＝1……n；
步骤三：通过公式C＝Fi+Fi+Fi……+Fi，得到输入密码的总时间C；
步骤四：通过公式S＝C/X得到使用者每次输入密码的平均时间S；
步骤五：将使用者后续登录系统时输入密码的时间标记为V；
步骤六：通过公式R＝S－V得到时间差R；
步骤七：当R的数值大于预设值时，使用者只要输入密码即可正常登录该系统；
步骤八：当R小于预设值时，使用者不仅需要输入登录密码，还需要通过智能手机进行短信验证后才可正常登录；
所述互联网数据收集模块用于对各大平台、各大数据库、各大语料库及各大网站有关的生物信息数据进行搜索收集；所述实验数据收集模块用于对使用者个人研究数据、导师研究数据和其他研究者研究数据关于生物信息的数据进行搜索收集；所述数据上传模块用于接受互联网收集数据模块和实验数据收集模块收集的有关生物信息的数据并转换成数据包，同时发送传输至数据存储模块；所述数据存储模块用于接收数据包并进行数据存储，所述数据整理模块用于对存储过后的生物信息数据进行数据审核、数据筛选和数据排序处理，具体整理步骤如下：
步骤一：对数据进行审核处理，具体审核处理步骤如下：
S1：从数据的真实性和精确性角度去审核生物信息数据的准确性；
S2：从数据具体是解决生物信息某方面问题的角度出发，去检查数据解释说明问题的程度，具体包括数据与调查主题、与目标总体的界定、与调查项目的解释是否匹配，进而审核数据的适用性；
S3：从检查数据是否按照规定时间报送的角度审核数据的及时性和时效性；
S4：从检查数据在不同地区或国家及在不同时间段是否具有可比性的角度来审核数据的一致性；
步骤二：对数据进行审核处理，具体审核处理步骤如下：
SS1：筛选出真实性和精确性较低的数据、适用性较低，不符合现在主流研究方向和研究通用性较低的数据、时间久远的，在当下研究看来已经失去可利用价值的数据以及在不同国家或地区及在不同时间段失去可比性的数据；
SS2：对真实性和精确性较低的数据进行剔除；
SS3：对适用性较低，不符合现在主流研究方向和研究通用性较低的数据进行剔除；
SS4：对某些时间久远的研究数据，在当下研究看来已经失去可利用价值的数据进行剔除；
SS5：对某些在不同国家或地区及在不同时间段失去可比性的数据进行剔除
步骤三：对数据进行排序处理，具体排序处理步骤如下：
SSS1：设计数据排序方式；
SSS2：根据排序方式对数据进行排列；
所述智能处理模块包括数据分类单元和数据聚类单元，所述数据分类单元用于通过某个或某些特定条件对整理过后的生物信息数据进行类型分类，所述数据聚类单元用于将相似度高的生物信息数据进行归类化简；
其中,所述数据分类单元具体分类过程如下：
步骤一：对数据进行预处理；
步骤二：文本表示；
步骤三：特征降维；
步骤四：分类器；
步骤五：性能评价；
所述数据分析模用于对分类和聚类后的数据进行可视化处理，所述数据分析模块包括图表制作单元和数据标注单元，所述图表制作单元用于将经过分类和聚类后的数据与图表结合，所述数据标注单元用于对经过图表结合的数据进行数值标注；所述报表生成模块用于对经过数据分析模块处理的数据进行结构化生成；所述云服务器模块包括数据未处理单元和数据处理后单元，所述数据未处理单元用于存储分析前的数据信息，所述数据处理后单元用于存储经过智能分析后的数据信息；所述信息展示模块包括信息检索单元和相关推荐单元，所述信息检索单元用于使用者输入关键词或字，进而对经过分析过后存储在云服务器模块中的数据进行检索调取；所述相关推荐单元用于对使用者经常输入关键词或字进行统计，并根据统计结果展示相关数据。
进一步地，所述数据排序方式包括按研究类型排序方式、按发布日期排序方式、按所属平台排序方式和按研究因子排序方式。
进一步地，所述图表制作单元的图表类型包括柱形图、折线图、饼图、条形图、三线图、雷达图、词云、漏斗图、数据地图和瀑布图。
进一步地，所述信息检索单元的检索内容会被传递到云服务器模块中进行储存。
进一步地，所述数据存储模块采用MySQL数据库作为处理软件。
进一步地，所述账号信息包括个人姓名、身份证号、公司营业执照内容与法人身份证号。
本发明的有益效果：
(1)本发明设置有注册登录模块，使用者在注册系统时需要设置自己的登录账号与密码，而且使用者需要在注册时填写个人姓名，身份证号，公司营业执照内容与法人身份证，能够更好的保证了使用者的身份的真实性，从而有效的避免生物信息数据泄露，本发明设置有身份验证模块，通过公式S－V＝R计算时间差R，当R的数值大于预设值时，使用者只要输入密码即可正常登录该系统；当R小于预设值时，使用者不仅需要输入登录密码，还需要通过智能手机进行短信验证后才可正常登录，也保证了身份验证的可靠性。
(2)本发明设置有数据整理模块，根据信息数据的准确性、信息数据的适用性、信息数据的有效性和信息数据的一致性四个方面对信息数据进行初步审核，然后根据这四个方面对不符合这些条件的数据进行剔除，最后根据研究类型、按发布日期、按所属平台和按研究因子对这些数据进行整体排序，从而有利于对收集来的数据初步整理，便于后续分析。
(3)本发明设置有数据分类单元，通过采用机器学习的算法对信息数据进行智能分类，有利于实现机器自我学习，从而减少分类时间，降低分类成本，本发明设置有数据聚类单元，便于后续研究，通过采用机器学习的算法对信息数据进行智能聚类，有利于实现机器自我学习，从而减少聚类时间，降低聚类成本，便于后续研究。
(4)本发明设置有图表制作单元和数据标注单元，对经过分类和聚类后的数据与图表结合以及对经过图表结合后的数据进行数值标注，进而有利于将信息数据更系统化的展示给用户，本发明设置有信息检索单元和相关推荐单元，通过输入关键词或字对数据进行搜索，并对使用者经常输入关键词或字进行统计根据，根据统计结果推断用户搜索偏向并为之提供相似数据展示，进而便于用户对这些信息数据进行搜索获取。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
如图1所示，基于机器学习算法的生物信息分析平台，包括注册与登录模块、身份验证模块、互联网数据收集模块、实验数据收集模块、数据上传模块、数据存储模块、云服务器模块、数据整理模块、智能处理模块、文本分析模块、报表生成模块、信息展示模块；
其中，所述注册与登录模块与身份验证模块通信连接，所述互联网数据整收集模块与数据上传模块通信连接，所述实验数据收集模块与数据上传模块通信连接，所述数据存储模块与云服务器模块通信连接，所述报表生成模块与云服务器模块通信连接，所述云服务器模块与信息展示模块通信连接；
所述注册登录模块用于通过上传个人基本信息的方式注册账号，并通过注册账号登录该平台，其具体过程如下：
步骤一：使用者在首次登录平台时需要进行注册；
步骤二：使用者在注册时需要设置登录账号与密码，在设置密码时需要重复输入三次，用于登录时进行验证,同时填写账号信息；
步骤三：通过步骤二设置的登录账号与密码登录该平台；
所述身份验证模块用于核对账号信息和密码，若密码输错超过三次则需要进行验证，具体验证过程如下：
步骤一：使用者在登录模块上连续输入X次密码，X为预设值,X＝1……n；
步骤二：注册与登录模块会记录下使用者输入每次输入密码的时间Fi，i＝1……n；
步骤三：通过公式C＝Fi+Fi+Fi……+Fi，得到输入密码的总时间C；
步骤四：通过公式S＝C/X得到使用者每次输入密码的平均时间S；
步骤五：将使用者后续登录系统时输入密码的时间标记为V；
步骤六：通过公式R＝S－V得到时间差R；
步骤七：当R的数值大于预设值时，使用者只要输入密码即可正常登录该系统；
步骤八：当R小于预设值时，使用者不仅需要输入登录密码，还需要通过智能手机进行短信验证后才可正常登录；
所述互联网数据收集模块用于对各大平台、各大数据库、各大语料库及各大网站有关的生物信息数据进行搜索收集；所述实验数据收集模块用于对使用者个人研究数据、导师研究数据和其他研究者研究数据关于生物信息的数据进行搜索收集；所述数据上传模块用于接受互联网收集数据模块和实验数据收集模块收集的有关生物信息的数据并转换成数据包，同时发送传输至数据存储模块；所述数据存储模块用于接收数据包并进行数据存储，所述数据整理模块用于对存储过后的生物信息数据进行数据审核、数据筛选和数据排序处理，具体整理步骤如下：
步骤一：对数据进行审核处理，具体审核处理步骤如下：
S1：从数据的真实性和精确性角度去审核生物信息数据的准确性；
S2：从数据具体是解决生物信息某方面问题的角度出发，去检查数据解释说明问题的程度，具体包括数据与调查主题、与目标总体的界定、与调查项目的解释是否匹配，进而审核数据的适用性；
S3：从检查数据是否按照规定时间报送的角度审核数据的及时性和时效性；
S4：从检查数据在不同地区或国家及在不同时间段是否具有可比性的角度来审核数据的一致性；
步骤二：对数据进行审核处理，具体审核处理步骤如下：
SS1：筛选出真实性和精确性较低的数据、适用性较低，不符合现在主流研究方向和研究通用性较低的数据、时间久远的，在当下研究看来已经失去可利用价值的数据以及在不同国家或地区及在不同时间段失去可比性的数据；
SS2：对真实性和精确性较低的数据进行剔除；
SS3：对适用性较低，不符合现在主流研究方向和研究通用性较低的数据进行剔除；
SS4：对某些时间久远的研究数据，在当下研究看来已经失去可利用价值的数据进行剔除；
SS5：对某些在不同国家或地区及在不同时间段失去可比性的数据进行剔除
步骤三：对数据进行排序处理，具体排序处理步骤如下：
SSS1：设计数据排序方式；
SSS2：根据排序方式对数据进行排列；
所述智能处理模块包括数据分类单元和数据聚类单元，所述数据分类单元用于通过某个或某些特定条件对整理过后的生物信息数据进行类型分类，所述数据聚类单元用于将相似度高的生物信息数据进行归类化简；
其中,所述数据分类单元具体分类过程如下：
步骤一：对数据进行预处理；
步骤二：文本表示；
步骤三：特征降维；
步骤四：分类器；
步骤五：性能评价；
所述数据分析模用于对分类和聚类后的数据进行可视化处理，所述数据分析模块包括图表制作单元和数据标注单元，所述图表制作单元用于将经过分类和聚类后的数据与图表结合，所述数据标注单元用于对经过图表结合的数据进行数值标注；所述报表生成模块用于对经过数据分析模块处理的数据进行结构化生成；所述云服务器模块包括数据未处理单元和数据处理后单元，所述数据未处理单元用于存储分析前的数据信息，所述数据处理后单元用于存储经过智能分析后的数据信息；所述信息展示模块包括信息检索单元和相关推荐单元，所述信息检索单元用于使用者输入关键词或字，进而对经过分析过后存储在云服务器模块中的数据进行检索调取；所述相关推荐单元用于对使用者经常输入关键词或字进行统计，并根据统计结果展示相关数据。
进一步地，所述数据排序方式包括按研究类型排序方式、按发布日期排序方式、按所属平台排序方式和按研究因子排序方式。
进一步地，所述图表制作单元的图表类型包括柱形图、折线图、饼图、条形图、三线图、雷达图、词云、漏斗图、数据地图和瀑布图。
进一步地，所述信息检索单元的检索内容会被传递到云服务器模块中进行储存。
进一步地，所述数据存储模块采用MySQL数据库作为处理软件。
进一步地，所述账号信息包括个人姓名、身份证号、公司营业执照内容与法人身份证号。
基于机器学习算法的生物信息分析平台，首先使用者需要通过注册登录模块进行注册，当使用者填写完相关信息并注册完成账号，就可以进行使用账号登录入平台中，但当用户输错三次密码，则需要通过身份验证模块进行身份真实性验证，验证方式可以通过向绑定账号的手机号发送验证信息，当验证信息准确无误时就可以进入数据上传模块，此时就可以将互联网收集模块和实验数据收集模块收集到的数据通过数据上传模块传送至数据存储模块，数据存储模块对这些未被处理的数据进行存储，并通过通信连接的方式上传到云服务器模块进行永久性存储，然后数据整理模块经过审核、筛选和排序几道工序进行数据预处理，再将处理过后的数据发送至智能处理模块进行数据分类和数据聚类，该分类和聚类算法采用机器学习的方法，减少了分类和聚类所花费的成本并提高了分类和聚类效率，紧接着将分类和聚类好的数据发送至数据分析模块利用图表结合和数据标注的方式对生物信息数据进行智能分析，然后将分析完成对生物信息数据发送至报表生成模块，将其制作成有利用价值的报表，最后将其发送至信息展示模块供使用者利用研究。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.基于机器学习算法的生物信息分析平台，其特征在于，包括注册与登录模块、身份验证模块、互联网数据收集模块、实验数据收集模块、数据上传模块、数据存储模块、云服务器模块、数据整理模块、智能处理模块、文本分析模块、报表生成模块、信息展示模块；
其中，所述注册与登录模块与身份验证模块通信连接，所述互联网数据整收集模块与数据上传模块通信连接，所述实验数据收集模块与数据上传模块通信连接，所述数据存储模块与云服务器模块通信连接，所述报表生成模块与云服务器模块通信连接，所述云服务器模块与信息展示模块通信连接；
所述注册登录模块用于通过上传个人基本信息的方式注册账号，并通过注册账号登录该平台，其具体过程如下：
步骤一：使用者在首次登录平台时需要进行注册；
步骤二：使用者在注册时需要设置登录账号与密码，在设置密码时需要重复输入三次，用于登录时进行验证,同时填写账号信息；
步骤三：通过步骤二设置的登录账号与密码登录该平台；
所述身份验证模块用于核对账号信息和密码，若密码输错超过三次则需要进行验证，具体验证过程如下：
步骤一：使用者在登录模块上连续输入X次密码，X为预设值,X＝1……n；
步骤二：注册与登录模块会记录下使用者输入每次输入密码的时间Fi，i＝1……n；
步骤三：通过公式C＝Fi+Fi+Fi……+Fi，得到输入密码的总时间C；
步骤四：通过公式S＝C/X得到使用者每次输入密码的平均时间S；
步骤五：将使用者后续登录系统时输入密码的时间标记为V；
步骤六：通过公式R＝S－V得到时间差R；
步骤七：当R的数值大于预设值时，使用者只要输入密码即可正常登录该系统；
步骤八：当R小于预设值时，使用者不仅需要输入登录密码，还需要通过智能手机进行短信验证后才可正常登录；
所述互联网数据收集模块用于对各大平台、各大数据库、各大语料库及各大网站有关的生物信息数据进行搜索收集；所述实验数据收集模块用于对使用者个人研究数据、导师研究数据和其他研究者研究数据关于生物信息的数据进行搜索收集；所述数据上传模块用于接受互联网收集数据模块和实验数据收集模块收集的有关生物信息的数据并转换成数据包，同时发送传输至数据存储模块；所述数据存储模块用于接收数据包并进行数据存储，所述数据整理模块用于对存储过后的生物信息数据进行数据审核、数据筛选和数据排序处理，具体整理步骤如下：
步骤一：对数据进行审核处理，具体审核处理步骤如下：
S1：从数据的真实性和精确性角度去审核生物信息数据的准确性；
S2：从数据具体是解决生物信息某方面问题的角度出发，去检查数据解释说明问题的程度，具体包括数据与调查主题、与目标总体的界定、与调查项目的解释是否匹配，进而审核数据的适用性；
S3：从检查数据是否按照规定时间报送的角度审核数据的及时性和时效性；
S4：从检查数据在不同地区或国家及在不同时间段是否具有可比性的角度来审核数据的一致性；
步骤二：对数据进行审核处理，具体审核处理步骤如下：
SS1：筛选出真实性和精确性较低的数据、适用性较低，不符合现在主流研究方向和研究通用性较低的数据、时间久远的，在当下研究看来已经失去可利用价值的数据以及在不同国家或地区及在不同时间段失去可比性的数据；
SS2：对真实性和精确性较低的数据进行剔除；
SS3：对适用性较低，不符合现在主流研究方向和研究通用性较低的数据进行剔除；
SS4：对某些时间久远的研究数据，在当下研究看来已经失去可利用价值的数据进行剔除；
SS5：对某些在不同国家或地区及在不同时间段失去可比性的数据进行剔除
步骤三：对数据进行排序处理，具体排序处理步骤如下：
SSS1：设计数据排序方式；
SSS2：根据排序方式对数据进行排列；
所述智能处理模块包括数据分类单元和数据聚类单元，所述数据分类单元用于通过某个或某些特定条件对整理过后的生物信息数据进行类型分类，所述数据聚类单元用于将相似度高的生物信息数据进行归类化简；
其中,所述数据分类单元具体分类过程如下：
步骤一：对数据进行预处理；
步骤二：文本表示；
步骤三：特征降维；
步骤四：分类器；
步骤五：性能评价；
所述数据分析模用于对分类和聚类后的数据进行可视化处理，所述数据分析模块包括图表制作单元和数据标注单元，所述图表制作单元用于将经过分类和聚类后的数据与图表结合，所述数据标注单元用于对经过图表结合的数据进行数值标注；所述报表生成模块用于对经过数据分析模块处理的数据进行结构化生成；所述云服务器模块包括数据未处理单元和数据处理后单元，所述数据未处理单元用于存储分析前的数据信息，所述数据处理后单元用于存储经过智能分析后的数据信息；所述信息展示模块包括信息检索单元和相关推荐单元，所述信息检索单元用于使用者输入关键词或字，进而对经过分析过后存储在云服务器模块中的数据进行检索调取；所述相关推荐单元用于对使用者经常输入关键词或字进行统计，并根据统计结果展示相关数据。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的生物信息分析平台，其特征在于，所述数据排序方式包括按研究类型排序方式、按发布日期排序方式、按所属平台排序方式和按研究因子排序方式。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的生物信息分析平台，其特征在于，所述图表制作单元的图表类型包括柱形图、折线图、饼图、条形图、三线图、雷达图、词云、漏斗图、数据地图和瀑布图。
4.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的生物信息分析平台，其特征在于，所述信息检索单元的检索内容会被传递到云服务器模块中进行储存。
5.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的生物信息分析平台，其特征在于，所述数据存储模块采用MySQL数据库作为处理软件。
6.根据权利要求1所述的基于机器学习算法的生物信息分析平台，其特征在于，所述账号信息包括个人姓名、身份证号、公司营业执照内容与法人身份证号。
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CN113553490A (zh) * 2021-08-11 2021-10-26 长沙学院 一种数据管理平台及数据管理方法
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