多模态深度神经网络的高级别浆液性卵巢癌分类方法

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摘要：提出了高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）分子亚型分类模型MMDNN-HGSOC，该模型将miRNA 表达、DNA 甲基化、拷贝数变异（ CNV）与mRNA 表达数据进行集成，构建多组学特征空间；基于LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归算法，提出叠加式LASSO（S-LASSO）回归算法，充分获得每个组学数据中与HGSOC 分子亚型关联的基因子集；引入多组学数据晚期集成策略，利用多模态深度神经网络学习不同组学数据的高级特征表示。（剩余1564字）