从DNA突变（Mut2Ex）重建基因表达和敲除效应分数：方法学及其在癌症预测问题中的应用
摘要：基于有限的突变特征进行临床相关结果的预测模型建立存在相当大的挑战，这是由于数据的稀疏性和低维度性造成的。在本文中，我们提出了一种方法，通过利用个体突变谱与其相应的基因表达或基因敲除效应谱之间的多模态关联关系，来增强这些特征的预测能力。我们可以从可用的突变特征中重构出感兴趣基因的表达或效应分数，然后直接利用这个重构的表示来建立和预测临床结果。我们表明，与仅利用原始突变数据的模型相比，我们的方法在预测准确度方面取得了显著的改善，并得出了与使用真实表达或效应谱获得的结论相媲美的结论。
作者：Maya Ramchandran and Maayan Baron
论文ID：2212.05170
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2022-12-13