基于非负矩阵分解的多组学数据分析方法及其在癌症基因信号识别中的应用

项目名称： 基于非负矩阵分解的多组学数据分析方法及其在癌症基因信号识别中的应用

项目编号： No.61402010

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 谢新平

作者单位： 安徽建筑大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 不同层次的遗传变异共同诱导了细胞的癌变。当前，多组学数据分析为理解癌症病理提供了新的契机，已经成为癌症研究的前沿焦点之一。本项目拟借助非负矩阵分解理论开展以基因为中心的多组学集成分析方法研究，从系统生物学水平上识别癌症基因信号。我们将首先依据现有的矩阵分解理论开展基于联合矩阵分解的矩阵群分解方法研究，进而结合组学数据的特点构建以基因为中心的一般性多组学集成分析框架。其次，我们将借助主分量分析等模式识别方法，融合现有的基因互作组学数据构建先验信息指导下的多组学集成模型。最后，通过引入有监督机器学习方法，挖掘多维组学间的遗传关联性，发展基于多组学集成分析的癌症基因信号识别方法。本项目所取得的研究成果将为癌症临床诊断、抗癌药物研制以及未来个性化医学的发展提供理论指导和方法学支持。

中文关键词： 联合矩阵分解；集成分析；肿瘤标志物；模式识别；

英文摘要： Variations at multiple levels of genetic information are responsible for cancer development and progression. Currently, OMICs data analysis makes it possible to decipher cancer pathology in a more comprehensive manner,and is becoming one of leading focus

英文关键词： Joint matrix decomposition；Integrative analysis；Tumor marker；Pattern recognition；