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为了更好地保留数据之间的同质性,提出了一种整合鲁棒结构化非负矩阵分解(integrated robust structured non-negative matrix factorization,iRSNMF)模型,并在该模型中引入一个结构化项.将该模型用于癌症样本聚类实验和基因共表达网络分析,以验证其有效性.根据现有文献对相关基因和通路进行生物学解释.实验结果表明,iRSNMF模型聚类性能较好并且能够挖掘到的关键基因更多.用iRSNMF模型获得的基因和通路在癌症的发病机制中起着重要作用,并为癌症诊断、治