【摘 要】
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转录组学数据的快速积累为生物学和病理学行为预测提供了新的视角。然而,由于这些数据集的规模大,完整的转录组学数据分析是非常困难和低效的。因此,如果我们对这些数据执行分类模型,则将花费大量时间并增加成本。这需要一些初始的预处理步骤来减少数据集的维数而不丢失信息。从复杂的转录组数据中提取有意义的或关键的特征可减少转录组学数据的维数和复杂性,并提取关键性特征以预测生物学和病理学行为,例如肿瘤原发部位预测。
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转录组学数据的快速积累为生物学和病理学行为预测提供了新的视角。然而,由于这些数据集的规模大,完整的转录组学数据分析是非常困难和低效的。因此,如果我们对这些数据执行分类模型,则将花费大量时间并增加成本。这需要一些初始的预处理步骤来减少数据集的维数而不丢失信息。从复杂的转录组数据中提取有意义的或关键的特征可减少转录组学数据的维数和复杂性,并提取关键性特征以预测生物学和病理学行为,例如肿瘤原发部位预测。降维后的数据表示可以提升模型性能,可以用于生物标记物发现,样品分类和疾病过程解释,为精准医学铺平了道路。针对上述问题,本课题主要做了以下三个方面的工作:1.LINCS转录组学数据治理管道LINCS-Extract。针对LINCS转录组学数据的实验类别严重不平衡的问题,本章提出了LINCS转录组学数据治理管道LINCS-Extract,通过统计分析LINCS数据集筛选出满足本课题所需要的数据。2.基于自编码器的深度表示学习模型TDRL。针对LINCS转录组学数据集具有高维度,复杂性高,噪声量大等问题,本章提出了一个转录组数据表示模型TDRL。TDRL模型基于本章提出的多通道自编码器（MCAE）,结合了本章提出的新的损失函数decol＿loss,并且在训练过程中,学习率采用warmup预热和指数衰减策略。3.基于转录组学数据的肿瘤原发部位预测模型DTPS。针对目前肿瘤原发部位预测方法相对较差的性能和有限的样本可用性等问题,本章提出了一种基于转录组学数据的肿瘤原发部位深度学习预测模型DTPS。DTPS模型结合TDRL模型的转录组学数据表示,只需经过微调即可直接用于基于深度学习的肿瘤原发部位预测。
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