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公开(公告)号：CN116150675A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310165895.3
申请日：2023-02-27
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/241 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/214 , G16H70/40
Abstract: 本发明公开一种基于多组学数据整合的药物敏感性分类方法、系统及设备，涉及药物敏感性分类领域。本发明方法使用联合非负矩阵分解对所有多组学数据样本的多个组学矩阵进行分解，得到的共享矩阵表示所有样本的线性整合特征；同时使用变分自编码器(VAE)得到所有样本的非线性整合特征；由线性整合特征、非线性整合特征以及药物特征拼接获得的拼接后特征向量用于药物敏感性分类。其中线性整合特征包含所有组学的重要信息，消除了原始数据中的噪声，非线性整合特征包含多组学数据中的非线性和复杂关系信息，本发明利用两种特征的互补性，挖掘多组学数据间的潜在信息，从而极大提高了药物敏感性分类的准确率。
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