Resumen

La Representación de Rango Bajo (LRR) es un método poderoso de agrupación de subespacios debido a su exitoso aprendizaje del subespacio de baja dimensión de los datos. Con el avance de la tecnología OMics, se han propuesto y utilizado muchos métodos basados en LRR para la agrupación de cáncer basada en datos de expresión génica. Además, estudios han demostrado que, además de los datos de expresión génica, otros datos genómicos en TCGA también contienen información importante para la investigación del cáncer. Por lo tanto, estos datos genómicos pueden integrarse como una fuente de características integral para la agrupación de cáncer. Cómo establecer un modelo de agrupación efectivo para el análisis integral de datos integrados de TCGA se ha convertido en un tema clave. En este artículo, desarrollamos el método tradicional LRR y proponemos un método novedoso llamado Representación de Rango Bajo Regularizada por Laplaciano con Restricción de Bloque (BLLRR) para modelar datos de múltiples genomas para la agr

• 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:Representación de rango bajo; Método de agrupamiento de subespacios; Datos de expresión génica; Datos genómicos; Agrupamiento de cáncer; Datos integrados de TCGA
• Keywords:Low-rank representation; Subspace clustering method; Gene expression data; Genomic data; Cancer clustering; Integrated TCGA data