本发明公开了一种基于相对熵指标检测复杂生物系统相变临界点的方法,通过研究高通量数据提供的丰富动态信息和利用正常状态和疾病前状态之间的不同特性,学习两种不同状态下的网络的不同特性,从而确定疾病前状态或相变的早期预警信号。为了验证有效性,本发明将该检测方法应用于两个真实的数据集。这两个真实数据集分别是：肺鳞状细胞癌(LUSC)和肺腺癌(LUAD)。
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