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③ 数据分析流程：原始数据质控（去除低质量细胞和基因） 主成分分析（ PCA）降维 t-SNE/UMAP 聚类 细胞类型注释（基于已知标记基因） 伪时序分析（ Monocle3） SCENIC 转录因子调控网络分析 。

3. 深度学习模型构建

（ 1 ） 多模态数据整合：

① 病理图像：全切片图像（ WSI ）分割为 256×256 像素的非重叠区域 。

② 基因组数据： 18 个基因的突变状态 。

③ 转录组数据： scRNA-seq 鉴定的差异表达基因（DEGs） 。

④ 免疫微环境： xCell 算法计算的 64 种免疫细胞浸润分数 。

（ 2 ） 模型架构：

① 双通道深度学习框架：

1） 图像通道：基于预训练的 ResNet50 提取图像特征 ， 加入自注意力模块（ CLAM 框架）自动识别关键区域 。

2） 分子数据通道：基因组和转录组数据通过全连接层处理

② 多任务学习：

1） 任务 1 ：LNM 分类（交叉熵损失）

2） 任务 2 ：DFS 预测（负对数似然损失）

3） 联合损失函数： L = L_neg + λ_CE*L_CE + λ_MSE*L_MSE

4. 统计分析

（ 1 ） 连续变量： 均值 ±标准差（正态分布）或中位数（非正态）

（ 2 ） 分类变量： 频数（百分比）

（ 3 ） 组间比较 ： Kruskal-Wallis 检验（非参数） ， χ² 检验（分类变量）

（ 4 ） 生存分析： Kaplan-Meier 曲线和 log-rank 检验

（ 5 ） 模型评估 ： ROC 曲线和 AUC 值

（ 6 ） 使 用 R 4.1.0 和 Python 3.5 进行统计分析

研究结果

1.分子亚型特征

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