非线性子空间驱动下的耐药性预测方法

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摘要：癌症的耐药性预测任务已经成为精准医学领域前瞻性研究方向之一。针对现有耐药性预测方法难以深度表征药物和细胞系之间协同关系的问题，提出一种非线性子空间驱动下的耐药性预测方法NLS-DRP（NonlinearSubspace-Driven Drug Resistance Prediction）。NLS-DRP包括Cell 分支、Drug 分支和协同融合三个关键学习模块，分别用于构建非线性子空间提取细胞系特征，拆分药物结构提取子序列特征，设计非线性协同空间融合细胞系和药物特征；最后，通过融合三个模块的特征，实现细胞系对药物的耐药性预测。（剩余15919字）