研究目的
利用深度神经网络分析DNA甲基化数据以区分肿瘤的不同亚型。
研究成果
DNA甲基化水平可用于区分癌基因与正?；颉；谏疃壬窬绲姆椒ㄏ啾冉谔岢龅囊恍┗诟怕驶旌夏Ｐ偷姆椒ㄏ允境鱿灾攀?。
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 磁控溅射沉积过程中氧气流量对硅异质结太阳能电池用氧化铟锡薄膜的影响
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 磁控溅射沉积过程中氧气流量对硅异质结太阳能电池用氧化铟锡薄膜的影响
DOI：10.1109/PVSC40753.2019.8980906
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
多项研究表明，发生在CpG位点背景下的DNA甲基化与包括癌症在内的疾病存在显著关联。分析DNA甲基化数据以区分肿瘤不同亚型具有重要研究价值。然而传统统计方法不适用于具有有界支持特性的高维DNA甲基化数据分析。为精准捕捉数据特性，我们设计了一个由多个堆叠的二值受限玻尔兹曼机组成的深度神经网络，用于学习DNA甲基化数据的低维深度特征。实验结果表明，相比当前先进方法，这些特征在乳腺癌DNA甲基化数据聚类分析中表现最优。
作者：
ZHONGWEI SI，HONG YU，ZHANYU MA
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