【摘 要】
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最近的技术使生物样本的多平台基因组分析(例如DNA甲基化(DM)和基因表达(GE))能够同时产生所谓的“多维基因组数据”。这些数据为研究多层次监管机制之间的协调提供了独特的
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最近的技术使生物样本的多平台基因组分析(例如DNA甲基化(DM)和基因表达(GE))能够同时产生所谓的“多维基因组数据”。这些数据为研究多层次监管机制之间的协调提供了独特的机会。然而,目前对于发现组合模式的多维基因组数据缺乏全面的分析。非负矩阵分解算法最早在1999年由Lee提出,经过多年的发展,该方法已经成为一个比较成熟的算法,在多个领域有着广泛的应用。我们希望将该方法应用于生物组学数据中。然而,实际计算时,该方法存在计算速度慢,结果不唯一等问题。在本文中,我们通过随机投影和正则化项的方法对该算法进行改进,得到了随机非负矩阵分解算法。本文将SNMF算法应用于四个合成数据集和三个真实数据——TCGA数据。在模拟实验中,四个模拟数据的结果均我们的算法在各方面均有出色表现,我们得出相比于传统的非负矩阵分解方法,本文提出的方法具有计算速度快,结果鲁棒性高的优点,说明了RNMF算法相比于NMF算法的优越性。在实际数据的实验中,我们利用GO和KEGG通路分析来说明我们得到的RNMF算法模块中的基因与肝癌相关。最后,我们发现肿瘤标记物阳性患者和肿瘤标记物阴性患者的生存率存在显著差异。
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