Genome Biology | 一种用于肿瘤学多任务学习的可解释预训练多组学模型

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作者 | 高文佳 编辑 | 乔剑博 论文题目： TMO-Net: an explainable pretrained multi-omics model for multi-task learning in oncology 今天给大家介绍一篇发表在Genome Biology上的文章《TMO-Net: An Explainable Pretrained Multi-omics Model for Multi-task Learning in Oncology》。在肿瘤研究中，整合多组学数据来进行多任务学习越来越重要，因为它能够更全面地理解癌症的生物学复杂性。TMO-Net提供了一种全新的方法，通过一个预训练的多组学模型来同时完成多种任务，如癌症分型、预后预测、药物响应预测。作者强调了模型的可解释性，揭示了不同组学特征对模型决策的贡献。本文在多组学数据的整合与分析上进行了深入探讨，并通过在多个公共肿瘤数据集上的实验，验证了TMO-Net在多个任务上的优越表现。 研究背景与意义           随着肿瘤学研究的深入和高通量技术的发展，研究人员能够同 ………………………………