基于空间-管状约束的低变换管状秩张量模型(LTTRT)在多组学癌症样本聚类中的应用研究

为解决多组学数据中先验知识利用不足及低管状秩张量恢复受限的问题，研究人员开发了基于变换张量奇异值分解(T-SVD)的低变换管状秩张量模型(LTTRT)。该方法通过加权全变分正则化(WTV)挖掘基因组数据的空间-管状维度特征，结合sGS-ADMM算法迭代优化，实验证明其在癌症样本聚类中优于现有技术，为癌症分型诊断提供了新工具。

　　

这项研究突破性地将空间-管状约束融入低秩张量模型(LTTRT)，巧妙解决了传统方法在癌症多组学数据分析中的两大痛点：一方面，基于变换张量奇异值分解(T-SVD)的核范数成功捕捉了数据的全局低秩特性，攻克了传统管状秩难以达到理论下限的难题；另一方面，创新的加权全变分正则化(WTV)技术像"分子探针"般深入挖掘基因组数据，在空间和管状双维度上捕获甲基化、转录组等数据的跨组学关联特征。

研究团队采用_L1-范数增强稀疏性，配合对称高斯-赛德尔交替方向乘子法(sGS-ADMM)进行模型迭代。当这套"智能算法组合拳"应用于TCGA等大型癌症多组学数据集时，其样本聚类精度显著超越现有方法，犹如为癌症诊断装上了高精度分选器。这项技术不仅为癌症分子分型提供了新范式，其首创的"空间-管状"双维度分析框架，更为多组学数据挖掘开辟了全新路径。