【摘 要】
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癌症亚型对于轻松了解疾病以及通过多个组学数据集集成提供精确而个性化的治疗。随着数据生成技术的进步,多组学的数量和类型不断增加,为研究人员提供了获得非常有价值的癌症研究和临床生物标志物发现信息的绝佳机会。然而,多组学数据庞大而复杂的性质给提取有用信息和多种数据类型的有效整合提出了重大挑战。本论文通过整合多个组学数据集解决了癌症亚型分析的问题。首先,我们使用主成分分析（PCA）来降低高数据维度。然后,
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癌症亚型对于轻松了解疾病以及通过多个组学数据集集成提供精确而个性化的治疗。随着数据生成技术的进步,多组学的数量和类型不断增加,为研究人员提供了获得非常有价值的癌症研究和临床生物标志物发现信息的绝佳机会。然而,多组学数据庞大而复杂的性质给提取有用信息和多种数据类型的有效整合提出了重大挑战。本论文通过整合多个组学数据集解决了癌症亚型分析的问题。首先,我们使用主成分分析（PCA）来降低高数据维度。然后,我们为患者构建相似图,将这些图合并到一个子空间中,并在Grassmann流形上进行分析。所提出的方法可以通过在每个组学数据集的合并过程中选择最关键的信息来识别以前未报告过的患者亚型。我们的方法在来自癌症基因组图谱（TCGA）的经验多组学数据集上进行了测试。与流行的方法相比,我们的方法通过整合micro RNA、基因表达和DNA甲基化数据,准确识别了患者亚型并获得了卓越的性能。本论文还为未来的研究人员和从业者开发有效的多组学数据分析提供了综合分析中概念方法的高级设计考虑。
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