基于D-S证据理论进行多组学数据集成的癌症亚型分类方法

摘要

基于D‑S证据理论进行多组学数据集成的癌症亚型分类方法，属于多组学数据分析技术领域。该方法首先在不同组学背景下获得患者的相似性矩阵，然后基于D‑S证据理论对这些相似性矩阵进行集成，得到最终的相似性度量，最后在该相似性矩阵上进行聚类，聚类结果即为所划分的不同亚型。本发明用于划分癌症亚型，使用多种不同组学数据，相比于单一组学方法更加稳定可信，具有生物学意义；同时应用了基于D‑S证据理论的集成方式，则提供了对不同来源数据的一种合理的融合手段。本发明对于多组学数据的综合分析效果较好，对癌症亚型的划分具有重要意义。