TSCCA: A tensor sparse CCA method for detecting microRNA-gene patterns from multiple cancers
Published in PLoS Computational Biology, 2021
TSCCA：一种用于从多种癌症中检测 microRNA-基因模式的张量稀疏 CCA 方法
癌症的异质性和复杂性使得在多癌症数据中识别稳定的 microRNA 和基因之间的关系成为一项挑战。在这项研究中，我们提出了一种新颖的张量稀疏典型相关分析（TSCCA）方法，用于从多个癌症数据集中检测微RNA-基因的模式。与传统的 CCA 方法相比，TSCCA 能够利用张量表示捕捉多癌症数据之间的全局关联，同时通过稀疏性约束选择关键的 microRNA 和基因特征。我们在多个真实数据集上的实验表明，TSCCA 在识别生物学上有意义的 microRNA-基因关联方面优于现有方法。此外，该方法揭示了一些潜在的癌症生物标志物，为癌症的机制研究和个性化治疗提供了新的视角。
Recommended citation: W. Min (闵文文), TH. Chang, S. Zhang*, X. Wan*. TSCCA: A tensor sparse CCA method for detecting microRNA-gene patterns from multiple cancers. PLoS Computational Biology, 17(6): e1009044, 2021 (中国自动化学会推荐A刊)