VTrans: A VAE-Based Pre-Trained Transformer Method for Microbiome Data Analysis

Predicting the survival outcomes and assessing the risk of patients play a pivotal role in comprehending the microbial composition across various stages of cancer. With the ongoing advancements in deep learning, it has been substantiated that deep learning holds the potential to analyze patient surv...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of computational biology Ročník 32; číslo 9; s. 850
Hlavní autoři:	Shi, Xinyuan, Zhu, Fangfang, Min, Wenwen
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States 01.09.2025
Témata:	Algorithms Computational Biology - methods Deep Learning Humans Microbiota - genetics Neoplasms - genetics Neoplasms - microbiology Neoplasms - mortality saliency map Transformer multihead-co-attention variational autoencoder microbiome data pretraining
ISSN:	1557-8666, 1557-8666
On-line přístup:	Zjistit podrobnosti o přístupu
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!