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RNA-seq肿瘤分型降维聚类与外部验证

共计 30 章节
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01
课程导论
肿瘤亚型分类背景与RNA-seq技术…
课程导论RNA-seq
02
RNA-seq数据获取与预处理
原始测序数据到表达矩阵
RNA-seq数据获取
03
基因表达定量与归一化方法
RPKM · FPKM · TPM
基因表达定量归一化方法
04
差异表达分析
edgeR · DESeq2与特征初筛
差异表达分析edgeR
05
肿瘤亚型分子分型基础
经典亚型与生物标志物
肿瘤亚型分子分型…经典亚型
06
特征工程
基因过滤与变异系数筛选
特征工程基因过滤
07
主成分分析(PCA)在基因表达数据中的应用。
主成分分析(PCA)在基因表达数据中的应… · 核心概念 · 实践要点
PCA主成分分析
08
t-SNE与UMAP非线性降维可视化。
t-SNE与UMAP非线性降维可视化 · 核心概念 · 实践要点
t-SNEUMAP
09
聚类分析
K-means与层次聚类识别亚型
聚类分析K-means
10
无监督聚类评估
轮廓系数 · Davies-Bouldin指数
无监督聚类评估轮廓系数
11
有监督分类器
逻辑回归与支持向量机(SVM)
有监督分类器SVM
12
随机森林与特征重要性评估。
随机森林与特征重要性评估 · 核心概念 · 实践要点
随机森林特征重要性评估
13
XGBoost与LightGBM梯度提升树实战。
XGBoost与LightGBM梯度提升… · 核心概念 · 实践要点
XGBoostLightGBM
14
模型评估指标
准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估指标准确率
15
交叉验证与超参数调优
网格搜索与贝叶斯优化
交叉验证超参数调优
16
类别不平衡处理
SMOTE · 欠采样与加权损失
类别不平衡处理SMOTE
17
深度学习入门
全连接神经网络构建与训练
深度学习入门全连接神经网络构…
18
自编码器用于无监督特征学习与降噪。
自编码器用于无监督特征学习与降噪 · 核心概念 · 实践要点
自编码器用于无监…降噪
19
变分自编码器(VAE)生成式特征表示。
变分自编码器(VAE)生成式特征表示 · 核心概念 · 实践要点
VAE变分自编码器
20
注意力机制与Transformer在基因表达数据中的应用。
注意力机制与Transformer在基因… · 核心概念 · 实践要点
Transformer注意力机制
21
图神经网络(GNN)建模基因-基因相互作用网络。
图神经网络(GNN)建模基因-基因相互作… · 核心概念 · 实践要点
GNN图神经网络
22
多模态融合
整合临床 · 突变与表达数据
多模态融合整合临床
23
模型可解释性
SHAP与LIME解读特征贡献
模型可解释性SHAP
24
特征选择稳定性分析
Bootstrap与交叉验证
特征选择稳定性分…Bootstrap
25
独立测试集与外部验证策略。
独立测试集与外部验证策略 · 核心概念 · 实践要点
独立测试集外部验证策略
26
TCGA真实案例（一）
数据下载与预处理
TCGA真实案例
27
TCGA真实案例（二）
特征工程与模型构建
TCGA真实案例
28
TCGA真实案例（三）
亚型分类结果与生物学解释
TCGA真实案例
29
结果可视化
热图 · 火山图 · 生存曲线与亚型分布
结果可视化热图
30
总结与展望
单细胞RNA-seq · 空间转录组与精准医学
RNA-seq单细胞