探索癌症组学数据整合分析的前沿模型与算法：从理论到实践

一、引言

1.1研究背景与意义

癌症，作为全球范围内严重威胁人类健康的重大疾病，其复杂的发病机制和高度异质性一直是医学研究领域的核心挑战。近年来，随着生物技术的飞速发展，尤其是高通量测序技术、质谱技术以及生物芯片技术等的广泛应用，癌症研究已进入组学时代，产生了海量的癌症组学数据。这些数据涵盖了基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个层面，为深入理解癌症的发生发展机制提供了前所未有的机遇。

基因组学数据能够揭示癌症相关的基因突变、拷贝数变异等信息，这些遗传变异往往是癌症发生的重要驱动因素。例如，TP53基因的突变在多种癌症中频繁出