DeFusion: 实现MATLAB中的多组学集成去噪网络正则化

资源摘要信息:"数据融合matlab代码-DeFusion:多组学集成" 1. 数据融合与多组学集成概念： 数据融合是指将多个数据源中的信息整合在一起，以得到比单独处理数据更为准确和可靠的信息的过程。在生物信息学中，多组学集成指的是将基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多种组学数据融合起来，分析它们之间的相互作用，从而更好地理解生物系统的功能和疾病机制。DeFusion工具正是为实现这一目标而开发的。 2. DeFusion工具的MATLAB实现： DeFusion的源代码使用MATLAB编写的，MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。DeFusion通过MATLAB实现了对多组学数据的去噪网络正则化，提高了数据处理的精度和效率。 3. Python在DeFusion中的应用： 虽然DeFusion的主体代码是用MATLAB编写的，但是预处理步骤和一些下游任务则是使用Python语言进行的。Python以其简洁明了的语法、强大的库支持以及广泛的应用社区而成为数据分析和机器学习领域的重要工具。DeFusion中使用的Python库包括scikit-learn、numpy、pandas等，它们分别用于实现机器学习算法、进行高效的数值计算以及数据分析。 4. 依赖关系中的关键库与工具： - scikit-learn 0.20.1：提供包括分类、回归、聚类、降维等常用的机器学习算法。 - numpy 1.15.4：用于进行高性能的多维数组对象和矩阵运算。 - pandas 0.23.4：一个提供快速、灵活且表达力强的数据结构，专门针对数据分析任务。 - rpy2 2.9.5：为Python提供了一个接口，用于调用R语言的统计和图形功能。 - R 3.5.3：一种用于统计计算和图形的语言和环境，DeFusion中使用R语言的coxph函数来拟合Cox比例风险模型。 5. 仿真研究与数据来源： 仿真研究中使用的数据是通过R脚本生成的，这表明研究者可能使用了R语言来模拟生物学实验数据，以便于后续的分析和验证。此外，工具还使用了公开的生物信息学数据，例如TCGA-BRCA（乳腺癌）、TCGA-KIRC（肾癌）和TCGA-LIHC（肝癌）的数据，这些数据来自癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas, TCGA)的v13.0版本（2018年9月27日发布）。 6. 数据构建方法： 为了构建mRNA表达数据矩阵，DeFusion使用了HTseq-FPKM文件。FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）是一种用来描述基因表达水平的单位，而HTseq是一种广泛使用的工具，用于从RNA-Seq数据中进行基因表达定量。同样，为了构建miRNA表达数据矩阵，使用了miRNA表达定量文件。DNA甲基化矩阵则是由不同等级的甲基化数据（27K和450K）构建而成，这些数据集通常用于研究DNA甲基化在疾病中的作用。 7. 系统开源标签的意义： “系统开源”意味着该工具以及其源代码是开放的，允许任何人查看、修改和分发代码。这对于科研社区特别重要，因为它促进了透明度和合作，允许其他研究者验证、改进或者在现有工作基础上进一步开发新的算法和应用。开源还有助于推动科学发现的快速传播和普及，从而加速科研成果的转化和应用。 8. 文件名称列表中的"DeFusion-master"： 压缩包子文件的文件名称列表中提到了"DeFusion-master"，这表明该文件或文件夹是DeFusion项目的主分支或主版本。在版本控制系统中，"master"通常是默认分支，代表项目的最新稳定版本。开发者、使用者可以通过访问这个主分支来获取最新的DeFusion工具代码。