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摘要
摘要
高通量分析技术和单细胞多组学技术的不断进步，带来了与癌症相关的各
类组学数据。机器学习和深度学习技术的进步为我们提供了处理多组学数据的
工具。本文研究当前癌症研究的两个关键问题，分别是根据肿瘤的多种组学数据
识别肿瘤的分子亚型，以及利用多组学数据为癌症患者预测药物反应，并针对这
些问题提出了深度学习模型。
本文首先研究了多组学数据的生物学特性，集成方法以及预处理方法，针对
癌症亚型识别和药物反应预测提出了评价
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