基于組學(xué)數(shù)據(jù)的癌癥預(yù)后相關(guān)分子分型問題研究
【文章頁數(shù)】:58 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-1TCGA數(shù)據(jù)庫癌癥類型[5]
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-2-CancerGenomeAtlas,TCGA),該項目基于高通量測序技術(shù),在數(shù)據(jù)庫中收集了33種常見癌癥的2萬多名患者樣本數(shù)據(jù),如圖1-1所示。TCGA除了包括臨床數(shù)據(jù)外,還包括大量不同類型的組學(xué)數(shù)據(jù)(如DNA甲基化、micoRNA、轉(zhuǎn)錄組表達....
圖2-1使用多種組學(xué)數(shù)據(jù)類型的分子分型[26]
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-11-2.3整合多組學(xué)數(shù)據(jù)的癌癥分型方法在近年的分子分型研究領(lǐng)域中,部分學(xué)者將當(dāng)前已提出的方法根據(jù)數(shù)據(jù)融合的階段大致分為三個大類[26]:前期整合、中期整合、后期整合。數(shù)據(jù)的前期整合是最容易的辦法,通常是把多種類型數(shù)據(jù)對應(yīng)的表達譜簡單拼接合并,組合....
圖2-2相似性網(wǎng)絡(luò)融合算法[16]
肯嗨菩躍卣螅?局噬鮮羌偕柰?韁械木植肯嗨菩員?網(wǎng)絡(luò)中的全局相似性更可靠。對于全局相似性矩陣,它攜帶各個病人和其他每個病人相似度的全局信息,而局部相似性矩陣,僅為每個病人編碼與k各最相似的病人的相似度。融合過程中總是以全局相似性矩陣為初始狀態(tài),以局部相似性矩陣為核矩陣,利用在全局網(wǎng)....
圖2-4降噪自編碼器
哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-17-除,變成,此后再對進行編碼與解碼操作,最終得到恢復(fù)信號=(()),盡可能逼近未被破壞的數(shù)據(jù)。此訓(xùn)練過程中的誤差從(,())變成了(,()),降噪自編碼器的模型結(jié)構(gòu)如圖2-4所示。圖2-4降噪自編碼器2.5本章小結(jié)本章主要闡述了與分子分型課題后....
本文編號:4003999
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