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多组学特征学习在精准医学中的应用

共计 30 章节
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01
多组学基础
基因组 · 转录组 · 蛋白质组
多组学基础基因组
02
数据获取与质量控制
公开数据库（TCGA · GEO · ENCODE）介绍
数据获取质量控制
03
数据预处理基础
标准化 · 归一化 · 对数转换与缺失值处理（均值填充
数据预处理基础标准化
04
批次效应校正
ComBat · Limma · Harmony等常用方法原理与实战比…
批次效应校正ComBat
05
特征降维技术
PCA · t-SNE · UMAP在单组学与多组学可视化中的应…
特征降维技术PCA
06
特征选择方法
过滤式（方差阈值 · 卡方检验） · 包裹式（递归特征消除）
特征选择方法过滤式
07
多组学整合框架概览
早期整合 · 中期整合 · 晚期整合策略的优缺点对比
多组学整合框架概…早期整合
08
矩阵分解整合方法
NMF · MOFA · SVD在多组学特征提取中的原理与实践
矩阵分解整合方法NMF
09
网络融合与方法
相似网络融合（SNF） · 图正则化矩阵分解 · 多视图谱聚类
网络融合SNF
10
贝叶斯多组学整合
iCluster · BCC · mixOmics等贝叶斯框架详解
贝叶斯多组学整合iCluster
11
深度自编码器
堆叠自编码器 · 去噪自编码器用于多组学特征学习与降噪
深度自编码器堆叠自编码器
12
变分自编码器（VAE）
VAE在生成潜在表示 · 缺失数据恢复中的应用
VAE变分自编码器
13
图神经网络（GNN）
GCN · GAT在组学网络（如PPI · 共表达网络）节点特征学习
GNN图神经网络
14
注意力机制
Transformer与多头注意力在…
注意力机制Transformer
15
生成对抗网络（GAN）
cGAN · WGAN用于组学数据增强与平衡
GAN生成对抗网络
16
迁移学习
预训练模型（如BioBERT · Geneformer）在少样本多组学…
迁移学习BioBERT
17
联邦学习
隐私保护下的多中心多组学特征学习框架…
联邦学习隐私保护下的多
18
单细胞多组学
scRNA-seq · scATAC-seq · CITE-seq的特征整合与下游分析
单细胞多组学scRNA-seq
19
空间组学
空间转录组数据（如10x Visiu… · MERFISH）的特征提取与空间尺度…
空间组学Visiu
20
时序多组学
纵向组学数据（如连续时间点的甲基化 · 转录组）的动态特征建模
时序多组学纵向组学数据
21
疾病亚型分类
基于多组学特征的无监督聚类（谱聚类 · PAM · 共识聚类）与有监督分类（SVM
疾病亚型分类基于多组学特征的…
22
预后与生存分析
多组学特征结合Cox比例风险模型 · 随机生存森林 · DeepSurv
预后生存分析
23
药物反应预测
基于多组学特征（包括突变 · 表达 · 甲基化）的回归/分类模型（弹性网络
药物反应预测基于多组学特征
24
生物标志物发现
LASSO · 弹性网络 · 稳定性选择筛选关键多组学特征
生物标志物发现LASSO
25
可解释性与特征归因
SHAP · LIME · 集成梯度在多组学模型中的解释应用
可解释性特征归因
26
模型评估与验证
交叉验证 · 外部验证 · 时间验证
模型评估验证
27
基准数据集与竞赛
DREAM Challenges · TCGA Pan-Cancer · NCI-60等benchmark使用…
基准数据集竞赛
28
工具与平台
OmicsIntegrator · mixOmics · scVI
工具平台
29
临床转化与伦理
多组学特征学习模型在临床决策中的部署… · 数据隐私与伦理规范
临床转化伦理
30
前沿趋势与未来展望
多模态基础模型 · 大语言模型辅助组学解读 · 单细胞空间图谱整合
前沿趋势未来展望