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摘要
通过卷积神经网络建模，利用染色体的原始相互作用频率(IF)矩阵中的值推断矩阵邻近区域，以降低矩阵的稀疏程度形成相对稠密矩阵；将相对稠密矩阵转换为距离矩阵，构建加权无向图，计算图中任意两个顶点之间的最短路径，以补全矩阵剩余未知部分的值，形成完整距离矩阵；运用多维缩放方法在完整距离矩阵上推断出染色体三维结构.在高通量染色体构象捕获(Hi-C)数据上的实验结果表明，相较于已有的代表性同类算法，本文给出的算法能够获得更小的均方根误差值、更大的Pearson相关系数值，所重构的染色体三维结构与真实结构更相似.
