基于多组学与临床数据整合的表观-分位数融合Transformer网络在系统性红斑狼疮预测中的应用

本文推荐一种创新性深度学习框架EQF-T（Epistatic-Quantile Fusion Transformer），通过整合多组学（Multi-Omics）和电子健康记录（EHR）数据，结合Beta-VARQA降噪编码器、表观注意力机制（Epistatic Attention）和拉普拉斯变换器（MOLT），实现了系统性红斑狼疮（SLE）99.8%精度的预测，为复杂自身免疫疾病的早期诊断提供了突破性解决方案。

　　

亮点

本研究提出的EQF-T框架通过以下创新点实现突破：

1. Beta-VARQA预处理：结合β-散度(Beta-divergence)、秩排序分位数滤波(Rank-ordered Quantile Filtering)和变分自编码(Variational Autoencoding)，有效保留生物特征模式

2. 表观注意力多组学拉普拉斯变换器(EA-MLT)：采用表观注意力机制捕获高阶基因互作(Epistatic Synergistic effects)，通过拉普拉斯注意力机制(MOLT)建模跨组学结构依赖

3. SLE预测网络(SLE-Net)：端到端深度学习模型提供可解释输出

结论

本研究的EQF-T框架通过整合多组学和临床数据，成功解决了系统性红斑狼疮(SLE)预测中生物变异性、数据不平衡和非线性表观效应等关键挑战。实验证明其具有99.82%准确率、99.8% ROC-AUC的卓越性能，为复杂自身免疫疾病的精准医疗提供了新范式。