為了更好地保留數(shù)據(jù)之間的同質(zhì)性,提出了一種整合魯棒結(jié)構(gòu)化非負(fù)矩陣分解（integrated robust structured non-negative matrix factorization, iRSNMF）模型,并在該模型中引入一個(gè)結(jié)構(gòu)化項(xiàng).將該模型用于癌癥樣本聚類(lèi)實(shí)驗(yàn)和基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析,以驗(yàn)證其有效性.根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)相關(guān)基因和通路進(jìn)行生物學(xué)解釋.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,iRSNMF模型聚類(lèi)性能較好并且能夠挖掘到的關(guān)鍵基因更多.用iRSNMF模型獲得的基因和通路在癌癥的發(fā)病機(jī)制中起著重要作用,并為癌癥診斷、治療和預(yù)后提供了新的思路. 

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【文章目錄】：
1 相關(guān)工作
    1.1 聯(lián)合NMF算法
    1.2 結(jié)構(gòu)化的低秩矩陣分解表示算法
2 整合魯棒結(jié)構(gòu)化NMF算法
    2.1 模型創(chuàng)建
    2.2 模型優(yōu)化
    2.3 收斂性與運(yùn)行時(shí)間分析
3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    3.1 數(shù)據(jù)集
    3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.3 參數(shù)選擇
    3.4 聚類(lèi)及結(jié)果分析
    3.5 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
    3.6 構(gòu)網(wǎng)結(jié)果分析
4 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于生物信息學(xué)分析RPS19基因在腎透明細(xì)胞癌中的表達(dá)及預(yù)后意義[J]. 蔡華裕,程遠(yuǎn)航,王潔,趙虎,吳衛(wèi)真.  臨床泌尿外科雜志. 2019(09)
[2]基于Hessian正則化的多視圖聯(lián)合非負(fù)矩陣分解算法[J]. 王超鋒,施俊,吳金杰,朱捷.  計(jì)算機(jī)工程. 2017(11)
[3]聚類(lèi)有效性評(píng)價(jià)新指標(biāo)[J]. 謝娟英,周穎,王明釗,姜煒亮.  智能系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2017(06)
[4]改進(jìn)的局部線性嵌入算法在癌癥基因表達(dá)數(shù)據(jù)降維中的應(yīng)用[J]. 劉文遠(yuǎn),王春蕾,王寶文,王常武.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2014(01)
[5]基于非負(fù)矩陣分解的雙重約束文本聚類(lèi)算法[J]. 馬慧芳,趙衛(wèi)中,史忠植.  計(jì)算機(jī)工程. 2011(24)



本文編號(hào)：3680231