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基於多組學數據相似性學習的癌症亞型預測方法研究

作者：劉健//王雪松//程玉虎//葛曙光|責編:倉小金
出版社：中國礦大
ISBN：9787564665258

出版日期：2024/11/01
裝幀：平裝
頁數：145

人民幣：RMB 56 元售價：元

內容大鋼

本書針對癌症多組學數據的特點，以相似性學習為出發點，以子空間學習、圖學習、深度學習等理論和技術為基本手段，通過對癌症亞型預測問題的研究與探索，提出了多種基於多組學數據相似性學習的癌症亞型預測演算法。
本書試圖通過系統梳理多組學數據相似性學習的理論基礎、技術方法及其在癌症亞型預測中的實際應用，為讀者提供一個全面而深入的視角，以期激發更多研究者對這一領域的興趣與關注。

作者介紹

劉健//王雪松//程玉虎//葛曙光|責編:倉小金

第1章  緒論
  1.1  研究背景及意義
  1.2  基於多組學聚類的癌症亞型識別研究現狀
  1.3  本書主要研究內容
  1.4  本章小結
  參考文獻
第2章  多組學數據及相似性學習研究基礎
  2.1  多組學數據背景
  2.2  癌症亞型相關研究
  2.3  評價指標
  2.4  相似性學習相關方法
  2.5  本章小結
  參考文獻
第3章  基於拉普拉斯秩約束多組學聚類的癌症亞型識別
  3.1  研究背景
  3.2  基於拉普拉斯秩約束多組學聚類的癌症亞型識別演算法介紹
  3.3  實驗與分析
  3.4  本章小結
  參考文獻
第4章  基於自適應多組學全局相似融合的癌症亞型識別
  4.1  研究背景
  4.2  基於自適應多組學全局相似融合的癌症亞型識別演算法介紹
  4.3  實驗與分析
  4.4  本章小結
  參考文獻
第5章  基於潛在表示多組學譜聚類的癌症亞型識別
  5.1  研究背景
  5.2  基於潛在表示學習多組學譜聚類的癌症亞型識別演算法介紹
  5.3  實驗與分析
  5.4  本章小結
  參考文獻
第6章  基於多核分區對齊子空間聚類的癌症亞型識別
  6.1  多核分區對齊的子空間聚類模型
  6.2  MKPAS的求解優化
  6.3  實驗內容及結果分析
  6.4  本章小結
  參考文獻
第7章  基於深度聚類的多組學數據癌症亞型綜述
  7.1  多組學深度聚類演算法綜述
  7.2  基於深度信念網路的方法
  7.3  基於自編碼器(AE)的方法
  7.4  基於深度典型相關分析(CCA)的方法
  7.5  基於生成對抗網路(GAN)的方法
  7.6  基於注意力機制(AM)的方法
  7.7  基於對比學習(CL)的方法
  7.8  基於圖卷積網路(GCN)的方法
  7.9  分析與討論
  7.10  本章小結
  參考文獻
第8章  基於圖卷積聚類的癌症亞型識別方法研究

  8.1  數據預處理
  8.2  圖卷積聚類的原理
  8.3  實驗結果及分析
  8.4  本章小結
  參考文獻
第9章  基於多融合策略網路引導的癌症亞型預測
  9.1  研究背景
  9.2  基於多組學的癌症亞型發現方法
  9.3  結果與討論
  9.4  本章小結
  參考文獻

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