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多模态深度神经网络的高级别浆液性卵巢癌分类方法
1
作者 李浩琳 韩家乐 +1 位作者 王会青 丰智鹏 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期418-426,共9页
提出了高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)分子亚型分类模型MMDNN-HGSOC,该模型将miRNA表达、DNA甲基化、拷贝数变异(CNV)与mRNA表达数据进行集成,构建多组学特征空间;基于LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回归算法,提... 提出了高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)分子亚型分类模型MMDNN-HGSOC,该模型将miRNA表达、DNA甲基化、拷贝数变异(CNV)与mRNA表达数据进行集成,构建多组学特征空间;基于LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回归算法,提出叠加式LASSO(S-LASSO)回归算法,充分获得每个组学数据中与HGSOC分子亚型关联的基因子集;引入多组学数据晚期集成策略,利用多模态深度神经网络学习不同组学数据的高级特征表示。实验结果表明,MMDNN-HGSOC在HGSOC分子亚型分类中表现出较好性能。此外,对特征选择过程中发现的重要基因进行了GO(Gene Ontology)和KEGG(Kyoto Encycloped Genomes)富集分析,为HGSOC分子亚型鉴定和发病机制的研究提供有力支持。 展开更多
关键词 高级别浆液性卵巢癌 多组学数据 晚期集成 深度神经网络 LASSO
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