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摘要
本发明公开了一种基于相似度融合的多组学癌症数据整合分析方法,该方法包括计算局部相似度网络、多个局部相似度网络融合、根据全局相似度网络进行分型、根据全局相似度网络回溯原始的数据源中的特征四个步骤。对比当前技术,本发明通过对逐步递进的相似度网络连接路径建模,实现了多个相似度网络的融合算法,相比于现有技术能够刻画更为复杂的网络结构,具有更高的精确度和更好的稳定性。通过一致性交替乘子法实现了网络融合模型的快速求解。本发明不仅将整合的全局相似度网络运用于癌症患者的分型,得到预后显著差异的患者分型,并且结合了一种多集群特征选择方法辅助进行关键靶点特征的筛选,选出的特征有望成为潜在的生物标记物。
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