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癌症亚型识别在肿瘤异质性分析中具有重要意义.双聚类可以在大规模基因表达数据的基因和样本维度上同时进行聚类分析,发现部分样本在部分基因子集上表达相似的双聚类簇,进而发现相应的癌症亚型,为癌症的精准基因治疗等提供了重要的信息.双聚类算法通过结合基因相互作用网络数据,可进一步提高癌症亚型分类的准确度,但已有整合基因网络的双聚类算法通常仅基于基因的度加权选择基因,易受网络中噪声互作的干扰和缺失互作的误导.为此,该文提出了一种基于基因互作网络正则化的双聚类算法(Network Regularized Bi-Clus