用于癌症亚型识别的转录组学数据聚类
应用统计
2018-11-27 v1 定量方法
摘要
癌症是一组相关但高度异质性的疾病。正确识别癌症亚型对临床决策至关重要。测序技术的进步使得基于丰富的基因组学和转录组学(-omics)数据研究癌症成为可能。这种数据驱动的方法有望解决传统方法在识别癌症亚型时的局限性和问题。我们评估了聚类——一种在缺乏对研究对象充分理解时用于研究异质数据的数据挖掘工具——在癌症亚型识别中的适用性。我们探索了多种流行的聚类算法及其一致性,发现由一致性聚类识别出的癌症亚型与临床研究吻合良好。
引用
@article{arxiv.1811.09926,
title = {Clustering of Transcriptomic Data for the Identification of Cancer Subtypes},
author = {Xiaochun Chen and Honggang Wang and Donghui Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.09926},
year = {2018}
}
备注
10 pages, 3 figures. The 4th International Conference on Fuzzy Systems and Data Mining, 2018