Nätverksbiologi har framgångsrikt använts för att hjälpa till att avslöja komplexa mekanismer för sjukdom, särskilt cancer. Å andra sidan kräver nätverksbiologi djup kunskap för att bygga sjukdomsspecifika nätverk, men vår nuvarande kunskap är mycket begränsad även med de senaste framstegen inom människans cancerbiologi. Djupt lärande har visat en stor potential att ta itu med den svåra situationen som denna. Det återstår dock att undersöka djupinlärningsteknikens konventionella användning av rutnätsliknande strukturerade data, vilket gör det möjligt att tillämpa djupinlärningsteknik på klassificeringen av undertyper av sjukdomar hos människor. På senare tid har grafbaserade djupinlärningsmetoder dykt upp, vilket blir en möjlighet att utnyttja analyser i nätverksbiologi. I detta dokument föreslog vi en hybridmodell, som integrerar två nyckelkomponenter 1) graf konvolution neurala nätverk (graf CNN) och 2) relationsnätverk (RN). Vi använder graf CNN som en komponent för att lära sig uttrycksmönster av kooperativ gen gemenskap, och RN som en komponent för att lära associationer mellan lärda mönster. Den föreslagna modellen tillämpas på klassificeringen av underkategorin PAM50 bröstcancer, standardklassificeringen av underkategorin bröstcancer av klinisk nytta. I experiment av både subtypsklassificering och patientöverlevnadsanalys uppnådde vår föreslagna metod betydligt bättre resultat än befintliga metoder. Vi anser att detta arbete är en viktig utgångspunkt för att förverkliga den kommande personliga medicinen.
Rhee m.fl. I REF föreslogs en hybridmodell som integrerar neurala nätverk för grafkonvolution (CNN) och relationsnät för att klassificera bröstcancerssubtyper med hjälp av genuttrycksprofiler och nätverk för protein-proteininteraktion (PPI).
Hybrid Approach of Relation Network and Localized Graph Convolutional Filtering for Breast Cancer Subtype Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}