Hierarchical Similarity Network Fusion for Discovering Cancer Subtypes

计算机科学 相似性(几何) 人工智能 轮廓 数据挖掘 维数之咒 传感器融合 光谱聚类 模式识别(心理学) 特征(语言学) 聚类分析 机器学习 图像(数学) 语言学 哲学
作者
Shuhui Liu,Xuequn Shang
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 125-136 被引量:4
标识
DOI:10.1007/978-3-319-94968-0_11
摘要

Recent breakthroughs in biologic sequencing technologies have cost-effectively yielded diverse types of observations. Integrative analysis of multiple platform cancer data, which is capable of revealing intrinsic characteristics of a biological process, has become an attractive research route on cancer subtypes discovery. Most machine learning based methods need represent each input data in unified space, losing certain important features or resulting in various noises in some data types. Furthermore, many network based data integration methods treat each type data independently, leading to a lot of inconsistent conclusions. Subsequently, similarity network fusion (SNF) was developed to deal with such questions. However, Euclidean distance metrics employed in SNF suffers curse of dimensionality and thus gives rise to poor results. To this end, we propose a new integrated method, dubbed hierarchical similarity network (HSNF), to learn a fused discriminating patient similarity network. HSNF randomly samples sub-features from different input data to construct multiple input similarity matrixes used as a basic of fusion so that diverse similarity matrixes are generated by multiple random sampling. Then we design a hierarchical fusion framework to make full use of the complementariness of diverse similarity networks from different feature modalities. Finally, based on the final fused similarity matrix, spectral clustering was used to discover cancer subtypes. Experimental results on five public cancer datasets manifest that HSNF can discover significantly different subtypes and can consistently outperform the-state-of-the-art in terms of silhouette, and p-value of survival analysis.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
马士全发布了新的文献求助10
3秒前
孙成成发布了新的文献求助10
5秒前
勤恳凡双完成签到,获得积分20
5秒前
至幸发布了新的文献求助10
6秒前
慕青应助ff采纳,获得10
6秒前
科研战士发布了新的文献求助10
8秒前
10秒前
科目三应助马士全采纳,获得10
14秒前
penny发布了新的文献求助10
15秒前
Juan应助重要的秋尽采纳,获得10
16秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
16秒前
Jasper应助科研战士采纳,获得10
16秒前
houfei发布了新的文献求助10
16秒前
22秒前
22秒前
左左发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
研友_VZG7GZ应助路路采纳,获得10
23秒前
24秒前
25秒前
颖火虫发布了新的文献求助10
27秒前
mm发布了新的文献求助10
28秒前
Mipe完成签到,获得积分10
29秒前
澡雪发布了新的文献求助10
29秒前
钱多多完成签到,获得积分10
30秒前
32秒前
雪白砖家完成签到 ,获得积分10
32秒前
吴大语完成签到,获得积分10
32秒前
虚幻初之发布了新的文献求助10
34秒前
34秒前
35秒前
我是老大应助99采纳,获得10
36秒前
bias完成签到,获得积分10
36秒前
38秒前
38秒前
Anthony_潇发布了新的文献求助10
38秒前
38秒前
汉堡包应助mm采纳,获得10
40秒前
40秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975516
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519930
关于积分的说明 11200130
捐赠科研通 3256278
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798183
邀请新用户注册赠送积分活动 877425
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806320