GeneLens：基于蒙特卡洛机器学习与网络拓扑分析的生物标志物发现及基因功能注释新工具

研究人员开发了GeneLens这一Python工具包，整合蒙特卡洛模拟与网络分析技术，致力于解决差异表达基因筛选和生物标志物发现的难题。该工具通过FSelector模块实现基于L1正则化模型的自动化基因筛选，结合NetAnalyzer进行蛋白互作网络的功能注释，显著提升了基因功能预测的精度与可解释性，为精准医学研究提供标准化分析框架。

　　

GeneLens作为新型Python工具包，集成了蒙特卡洛机器学习与网络拓扑分析方法，专注于差异表达基因（DEGs）研究和生物标志物挖掘。其核心模块FSelector通过迭代自助采样（bootstrap sampling）和L₁-正则化模型（L1-regularized models）的蒙特卡洛模拟，实现自动化基因筛选，并基于ROC-AUC（Receiver Operating Characteristic - Area Under Curve）评估计算基因显著性权重。该模块还采用自适应阈值策略优化特征空间缩减。另一模块NetAnalyzer则通过蛋白质-蛋白质相互作用网络（protein–protein interaction networks）的拓扑学分析，对候选基因集进行功能注释和通路富集分析（pathway enrichment analysis），并整合FSelector生成的基因权重数据。作为标准化PIP模块，GeneLens提供自动化超参数调优和可视化工具，为基因组学研究中机器学习与网络分析方法的规范化应用提供技术支持。