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基于联合隐变量模型的癌症分子亚型分析的中期报告 尊敬的评委老师： 我是一名来自生物信息学领域的研究生，我的研究课题基于联合隐变量模型的癌症分子亚型分析，在此向您汇报中期进展。 近年来，癌症分子亚型分析已被广泛应用于治疗策略和预后预测等方面，其基本原理是将癌症分子数据按照一定模式分类，以发掘不同亚型之间的遗传和表观表征，并为临床上的进一步研究提供依据。然而目前的分子亚型分析方法存在严重的模型不确定性和缺乏统一模型的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种联合隐变量模型的分析方法。 我们的方法假设整个数据集包括两个部分：观测数据和隐变量数据。观测数据指的是实际探测到的癌症分子表征数据，隐变量数据指的是分子亚型之间的遗传和表观表征。我们通过难度较小的一些观测变量揭示整体的数据结构，保留原始数据集的绝大部分信息；同时，通过大量的隐变量解释，我们可以解释原始数据的局部结构，从而确定癌症分子的亚型。 我们的模型有四个主要的组成部分：一个用于生成隐变量的层、一个用于生成观测数据的层、一个连接隐变量和观测数据层的层，以及一个用于扭曲“向下丢弃”的层。这个模型包含了大量的参数，我们使用了基于梯度下降的EM算法来估计这个模型中的参数。 目前，我们已经完成了模型的设计和数据的准备工作。我们成功地从多个癌症数据库中获得了足够的分子表征数据，并进行了数据清理和预处理。在接下来的工作中，我们将使用我们提出的联合隐变量模型来分析这些数据，并且比较我们提出的模型与其他已有的模型。我们也将在数据集中加入一些不同的实验组，以验证我们提出的模型的稳健性和有效性。 感谢您的时间，如果您有任何问题或建议，请随时与我联系。