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上传时间: 2021-03-09
详细说明：背景：基因表达谱分析技术已逐渐成为临床应用的社区标准工具。 例如，已经对基因表达数据进行了分析，以揭示新的疾病亚型（类别发现），并将特定样本分配给定义明确的类别（类别预测）。 在过去的十年中，已经针对个人应用提出了许多有效的方法。 但是，仍然迫切需要一个可以揭示样本之间复杂关系的统一框架。 结果：我们提出了一个新颖的凸优化模型，以在统一的框架中执行类发现和类预测。 设计了一种有效的算法，并开发了名为OTCC（用于聚类和分类的优化工具）的软件。 在模拟数据集中的比较表明，我们的方法优于现有方法。 然后，我们将OTCC应用于急性白血病和乳腺癌数据集。 结果表明，我们的方法不仅可以揭示那些癌症基因表达数据的细微结构，而且可以准确地预测未知癌症样品的类别标签。 因此，我们的方法有望鉴定出新的癌症亚型并改善诊断。 结论：我们为分类发现和分类预测提出了一个统一的计算框架，以促进癌症细微亚型的发现和预测。 我们的方法通常可以应用于多种类型的测量，例如基因表达谱分析，蛋白质组学测量和最新的下一代测序，因为它只需要样本之间的相似性即可作为输入。
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