Genome Biol：李亦学/王连生/高峰团队合作发表多组学预训练肿瘤多任务基础模型TMO-Net

李亦学、王连生和高峰团队合作开发了TMO-Net，一个可解释的肿瘤多组学预训练模型。该模型整合泛癌多组学数据进行预训练，通过跨组学交互和多模态自监督学习实现癌症多组学数据表征与缺失组学推断，展示了在癌症亚型分类、转移预测等任务中的优越性能。此研究揭示了大规模肿瘤多组学数据预训练和基础模型在肿瘤研究中的潜力。