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基于深度随机游走与改进密度聚类的多组学异质网络整合方法
计算机科学与技术 | 更新时间:2026-06-22
    • 基于深度随机游走与改进密度聚类的多组学异质网络整合方法

    • A multiomics heterogeneous network integration method based on deep random walk and improved density clustering

    • “针对异质数据类型结构差异巨大的难题,研究团队提出了一种计算生物学导向的多组学融合方法改进算法,通过将基因组、转录组和蛋白质组构建为多层异质网络,并依次引入深度随机游走特征建模、改进的迭代DBSCAN密度聚类算法与跨层关系预测模型,实现多组学网络的统一表征与关联推断,介绍了其在计算生物学领域的研究进展,该团队建立了多组学融合分析体系,为解决异质数据整合难题提供解决方案。”
    • 戴银飞 ,张天悦 ,卢世豪 ,樊杰 ,乔梦娇
    • 吉林大学学报(工学版) 2026年56卷第5期 页码:1332-1342
    • 作者机构:

      1.吉林大学 计算机科学与技术学院,长春130022

      2.长春大学 计算机科学技术学院,长春130012

      3.长光卫星技术股份有限公司,长春130051

    • 作者简介:

      戴银飞(1977-),女,教授,博士. 研究方向:生物大数据与机器学习. E-mail: daiyf23@mails.jlu.edu.cn

    • 基金信息:
      国家自然科学基金面上项目(62072210)
    • DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20251069     

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