背景介绍

在肿瘤、复杂疾病研究中，分子分型是揭示疾病异质性、筛选预后标志物、指导精准医疗的核心环节。

传统聚类方法常存在分型不稳定、结果难解释、适配性差等问题，而 非负矩阵分解（NMF） 凭借 适配非负组学数据、分型稳定、生物学意义清晰 的优势，成为转录组、蛋白组等多组学分型的首选工具，能高效挖掘数据中隐藏的分子亚型与特征模块。

技术路线

应用案例

通过两个案例和大家一起来看看上面的研究思路在分析中具体是怎么应用的。

01、案例一

在这篇发表于Pharmacological Research的结肠腺癌（COAD）研究中，作者基于脂质代谢相关基因，利用非负矩阵分解（NMF）算法完成肿瘤分子亚型鉴定，为后续预后模型构建提供核心分型支撑。

首先作者从MSigDB数据库获取脂质代谢相关基因，经表达过滤与单因素Cox回归筛选获得预后相关脂质代谢基因；随后应用NMF的brunet算法，结合共现系数、离散度及轮廓系数确定最优聚类数k=3，将样本划分为3个分子亚型；生存分析显示不同亚型间总体生存期存在显著差异，为后续共表达模块挖掘与预后特征构建奠定分型基础。

基于NMF算法的结肠腺癌脂质代谢相关基因分子分型结果编辑

在该研究中，NMF是基于脂质代谢特征的结肠癌分子分型核心工具，成功识别出具有预后差异的分子亚型，串联起组学数据挖掘到预后标志物构建的关键环节。

02、案例二

在这篇发表于Frontiers in Oncology的骨肉瘤研究中，作者基于转录组数据，利用非负矩阵分解（NMF）算法完成肿瘤分子亚型鉴定，为后续预后分析与药物靶点筛选提供核心支撑。

首先作者通过过滤低表达基因，保留至少24个样本中read counts≥10的基因，经归一化与PCA筛选前1600个高变异基因；随后应用非平滑 NMF（nsNMF）算法，开展秩次检验，结合共现系数与轮廓宽度确定最优聚类数k=4，将98例骨肉瘤样本划分为S‑I、S‑II、S‑III、S‑IV四个分子亚型；生存与功能分析显示各亚型具有显著预后与代谢特征差异，为后续胆固醇代谢靶点挖掘与预测模型构建奠定分型基础。

基于 NMF 算法的骨肉瘤转录组分子分型结果编辑

在该研究中，NMF是基于转录组特征的骨肉瘤分子分型核心工具，成功识别出具有预后与代谢差异的分子亚型，串联起组学数据挖掘到精准治疗靶点与预测模型构建的关键环节。

拜谱小结

非负矩阵分解(NMF)作为高效、稳定、易解读的无监督分型工具，完美适配多组学数据，能为疾病机制研究、标志物筛选、临床转化提供关键支撑。

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