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MOFA多组学因子模型调优与结果解读

共计 30 章节
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01
MOFA简介
多组学因子分析的概念 · 原理与应用场景
MOFA简介
02
MOFA与其他多组学整合方法（如DIABLO、NMF）对比。
MOFA与其他多组学整合方法（如DIAB… · 核心概念 · 实践要点
MOFADIABLO
03
环境搭建
Python依赖安装 · mofapy2包安装与测试运行
环境搭建Python
04
数据预处理
不同组学数据格式化 · 标准化与归一化
数据预处理不同组学数据格式…
05
数据输入
构建MultiAssayExperi…
数据输入MultiAssayEx…
06
模型初始化
设置因子数 · 似然函数类型（高斯 · 泊松
模型初始化设置因子数
07
训练参数详解
迭代次数 · 收敛容忍度 · 学习率初始值
训练参数详解迭代次数
08
正则化参数调优
L1/L2正则化对因子稀疏性的影响
正则化参数调优L1/L2
09
因子数选择
基于方差解释比例 · elbow方法和交叉验证
因子数选择基于方差解释比例
10
交叉验证策略
k-fold与leave-one-o…
交叉验证策略k-fold
11
训练过程监控
ELBO损失曲线 · 因子更新历史可视化
训练过程监控ELBO
12
模型收敛判断
检查ELBO变化量 · 参数变化阈值
模型收敛判断ELBO
13
超参数网格搜索
使用GridSearchCV对关键参…
超参数网格搜索GridSearchCV
14
随机搜索与贝叶斯优化
Optuna在MOFA参数调优中的使…
随机搜索贝叶斯优化
15
自定义训练循环
控制随机种子 · 早期停止 · 学习率衰减
自定义训练循环控制随机种子
16
结果解读基础
因子载荷（weights） · 因子得分（scores） · 方差解释率
结果解读基础weights
17
因子可视化
权重热图 · 得分散点图 · 方差解释条图
因子可视化权重热图
18
因子与表型关联
线性回归 · 逻辑回归 · 曼-惠特尼U检验
因子表型关联
19
因子生物学解释
通路富集（GSEA） · 基因集分析（GO · KEGG）
因子生物学解释GSEA
20
因子稳定性评估
bootstrap重采样 · 重复实验的一致性
因子稳定性评估bootstrap
21
缺失数据处理
MOFA内置缺失值处理机制与参数调整
缺失数据处理MOFA
22
大规模数据调优
内存使用优化 · 并行计算 · GPU加速
大规模数据调优内存使用优化
23
模型保存与加载
pickle序列化 · HDF5格式存储
模型保存加载
24
对比实验设计
不同参数组合下的模型效果（AIC/B… · 重构误差）
对比实验设计AIC/B
25
实战案例1
TCGA癌症多组学数据（mRNA+m…
实战案例1TCGA
26
实战案例2
肠道微生物组与代谢组整合分析
实战案例2肠道微生物组
27
实战案例3
单细胞多组学数据（scRNA-seq…
实战案例3scRNA-seq
28
结果报告生成
自动生成包含图表与解释的HTML/P…
结果报告生成HTML/P
29
常见错误排查
数据不匹配 · 模型不收敛 · 内存溢出等问题解决
常见错误排查数据不匹配
30
课程总结与进阶
MOFA+与MOFA2差异 · 未来多组学整合方向
课程总结进阶