Resumen

Las aberraciones de un gen pueden influir en él y en las funciones de sus genes vecinos en la red de interacción génica, lo que lleva al desarrollo de la carcinogénesis de las células normales. Teniendo en cuenta la red de interacción génica como una red compleja, estudios previos han hecho esfuerzos en el llenado de atributos de genes a través de propiedades de nodos de red y propagación de mutaciones en la red. Sin embargo, aún existen obstáculos debido a problemas de tamaño pequeño de muestras de cáncer y a la existencia de controladores sin propiedad de vecinos de red, lo que limita el descubrimiento de genes controladores de cáncer. Para abordar estos obstáculos, proponemos un modelo eficiente de aprendizaje de conceptos basado en subespacios de modularidad. Nuestro modelo puede superar la maldición de la dimensionalidad debido a las muestras pequeñas mediante la reducción de dimensiones en la tarea de aprendizaje de conceptos de atributos y explorar las características de los genes a través del subespacio de modularidad más all

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Gen; Red; Interacción; Controlador; Cáncer; Modelo
• Keywords:Gene; Network; Interaction; Driver; Cancer; Model