体细胞突变的相关混合隶属度建模

近期对癌症体细胞突变谱的研究致力于在个性化医疗中识别用于靶向治疗的突变。然而，谱的分析并非易事，因为每个谱都是异质的，并且存在多种混杂因素影响癌症基因之间的因果关系，如癌症（亚）型、生物过程、突变总数以及非线性突变相互作用。此外，癌症在生物学上是冗余的，即不同的突变可导致相似生物过程的改变，因此识别所有可能的突变组合集合对于有效的患者治疗十分重要。为建模此现象，我们提出相关零膨胀负二项过程，通过隐表示推断体细胞突变谱的固有结构。该随机过程利用谱特定的负二项离散参数（其与相关beta-Bernoulli过程和概率参数相混合以建模谱异质性）来考虑不同却相关的共现突变。这些模型参数通过使用来自癌症基因组图谱（TCGA）的泛癌数据集，经摊销与随机变分推断的迭代优化进行推断。通过考察隐空间，我们识别出体细胞突变间生物学相关的相关性。