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¥ 3.0
图1。研究工作流程的概述。这项研究的数据是从以前的出版物（10）中获得的，该出版物可在GEO上访问。数据被预处理以消除低变化和异常基因，然后训练VAE。vae由两个基本部分组成。首先，编码器将输入维度降低到任意数字。对于每个减小的尺寸，获得了两个参数，代表正态分布的平均值和标准偏差，构成了潜在空间。第二，解码器恢复了数据的原始空间，并带有关联的重建误差。为了最大程度地减少此错误，解码器的输出用于训练后处理神经网络。使用解码器的生成能力，可以创建类似于原始的合成数据，并使用它以高特异性研究MB的亚组。此外，为了解释MB亚组和基因之间的关系，在潜在空间上使用了一个分类器来区分四个MB亚组（SHH，WNT，第3组和组4）。可以通过获得需要两个步骤的基因的形状值来解释此分类。shap的树式插图获得了分类子组与潜在空间之间的关系。然后，最重要的潜在变量（解释大多数分类的变量）然后传递给Shap的Deepplainer，以获取解释亚组分类的基因。
探索与合成数据生成的髓母细胞亚组的边界
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