【摘 要】
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癌症组学数据是典型的高维数据，即使在经过预处理后，特征数量通常也在数千或数万的量级。虽然特征众多，但生物分子并不是独立的，它们之间存在大量相互作用，形成网络结构，并自组织为若干生物过程。研究表明，癌症的生物学与临床特性主要由少数起驱动作用的生物过程决定，找到组学数据的低维特征表示、并建立其与癌症生物过程的对应关系，是揭示癌症生物学机制与调控规律的重要途径。我们提出了多个组学数据低维表示的方法，并将
【出 处】
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第二届中国计算机学会生物信息学会议
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癌症组学数据是典型的高维数据，即使在经过预处理后，特征数量通常也在数千或数万的量级。虽然特征众多，但生物分子并不是独立的，它们之间存在大量相互作用，形成网络结构，并自组织为若干生物过程。研究表明，癌症的生物学与临床特性主要由少数起驱动作用的生物过程决定，找到组学数据的低维特征表示、并建立其与癌症生物过程的对应关系，是揭示癌症生物学机制与调控规律的重要途径。我们提出了多个组学数据低维表示的方法，并将其应用于癌症高维组学数据的可视化、癌症分型与聚类分析：1)找到多层次组学数据共享的低维子空间，对发现起主要调控作用的生物过程具有重要意义。
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