基于网络约束双聚类的癌症亚型分类
癌症亚型识别在肿瘤异质性分析中具有重要意义.双聚类可以在大规模基因表达数据的基因和样本维度上同时进行聚类分析,发现部分样本在部分基因子集上表达相似的双聚类簇,进而发现相应的癌症亚型,为癌症的精准基因治疗等提供了重要的信息.双聚类算法通过结合基因相互作用网络数据,可进一步提高癌症亚型分类的准确度,但已有整合基因网络的双聚类算法通常仅基于基因的度加权选择基因,易受网络中噪声互作的干扰和缺失互作的误导.为此,该文提出了一种基于基因互作网络正则化的双聚类算法(Network Regularized Bi-Clustering algorithm,NetRBC).NetRBC首先通过最小化聚类簇上的均方残差分别求取癌症基因表达数据矩阵上的基因簇和样本簇指示矩阵;然后利用基因网络和基因簇指示矩阵构建图正则项;最后将此正则项结合到基于均方残差的非负矩阵分解中,约束基因簇和样本簇矩阵的协同分解,以期提高癌症亚型分类的精度.在多个癌症基因表达数据上的实验结果表明,NetRBC比已有相关方法能够更准确地区分癌症亚型.
双聚类、均方残差、非负矩阵分解、癌症亚型、基因网络
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金61873214,61872300,61741217,61871020,61571163,61532014;重庆市基础与前沿研究项目cstc2018jcyjAX0228,cstc2016jcyjA0351
2019-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共15页
1274-1288
