使用不同整合方法的优势和劣势 [ 糖果的碎碎念 ]

整合方法	优势	劣势
基于连接的	- 简单直接 - 可以使用传统的监督和无监督方法 - 可以平等地使用所有组学数据 - 可以选择最有区分力的特征	- 需要所有组学数据对所有患者 - 需要适当的归一化 - 不考虑每个组学的独特分布 - 当连接矩阵大时，内存和计算密集
基于模型的	- 有助于理解不同组学之间的相互作用 - 可以使用来自不同患者组的数据，只要表型相同 - 不增加维度复杂性	- 如果组学数据极其异质，可能效果不佳 - 可能导致过拟合 - 可能丢失弱信号
基于转换的	- 图形表示易于理解，计算上不那么密集 - 核方法提供优越的性能	- 核方法比图形方法计算更密集 - 转换有时可能具有挑战性

根据您提供的文件内容，表7可能包含了多组学整合方法的分类。以下是对表7的翻译：

整合方法类型	描述	监督学习应用	无监督学习应用
基于连接（Concatenation-based）	将不同组学数据集合并成一个大的数据矩阵，然后使用这个矩阵进行分析。	用于构建预测模型，如分类和回归。	用于聚类分析，发现数据中的内在结构。
基于模型（Model-based）	为每种组学数据建立独立模型，然后将这些模型整合以提高预测能力。	用于构建更精确的预测模型，如疾病预后。	用于数据聚类，发现数据中的模式。
基于转换（Transformation-based）	将每个组学数据转换为图形或核矩阵，然后整合这些转换后的数据。	用于提高分类器的性能，如支持向量机。	用于聚类和关联分析，如网络融合。

请注意，这个表格是基于您提供的文件内容的概述进行翻译的。如果表7中包含了更详细的信息或者有特定的方法名称，您可能需要提供更详细的内容，以便我能够提供更准确的翻译。

为了将表格内容合理地分配到两张PPT幻灯片中，我们可以将研究案例分为两组，并在每张幻灯片中展示。以下是拆分后的表格内容：

研究案例	数据整合类型	应用的方法
年龄相关研究	基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学	图形随机森林（Graphical Random Forest）
急性髓性白血病	基因组学、转录组学、DNA甲基化	LASSO
抗癌治疗反应	基因组学、转录组学、拷贝数变异	随机森林（Random Forest）、支持向量机（SVM）
脑癌研究	基因组学、转录组学、DNA甲基化、拷贝数变异、微RNA	LASSO、JIVE、iClusterBayes、SNF
乳腺癌研究	基因组学、转录组学、DNA甲基化	随机森林、支持向量机、LASSO
癌症生存分析	基因组学、转录组学、拷贝数变异	支持向量机、随机森林
癌症预后	基因组学、转录组学、拷贝数变异	LASSO、PSDF、GONEC

研究案例	数据整合类型	应用的方法
癌症药物反应	基因组学、转录组学、拷贝数变异	MOLI
心脏组织老化	基因组学、拷贝数变异	随机森林
COVID-19分析	代谢组学、蛋白质组学、脂质组学	PLS-DA、Extra Trees
慢性淋巴细胞性白血病	基因组学、转录组学、DNA甲基化	MOFA
胃癌研究	基因组学、转录组学、蛋白质组学	支持向量机、随机森林
肾癌研究	基因组学、转录组学、拷贝数变异、蛋白质组学	iClusterBayes、PAMOGK
肝癌研究	基因组学、转录组学、蛋白质组学	自编码器、支持向量机、朴素贝叶斯
肺癌研究	转录组学、基因组学	iCluster
神经母细胞瘤研究	基因组学、转录组学、拷贝数变异、微RNA	自编码器、支持向量机、朴素贝叶斯
卵巢癌研究	基因组学、转录组学、DNA甲基化	随机森林
口腔鳞状细胞癌	长非编码RNA、微RNA、基因表达	支持向量机
泛癌分析	基因组学、转录组学、蛋白质组学、拷贝数变异	iCluster+、MoCluster、LRAcluster、XGBoost、随机森林
马铃薯肉质颜色研究	基因组学、转录组学、DNA甲基化、拷贝数变异	随机森林
狗心脏疾病研究	基因组学、转录组学	随机森林

这种分配方式确保了每张幻灯片的信息量均衡，并且便于观众理解和记忆。在实际的PPT设计中，您可以根据需要调整布局和视觉元素，如颜色、图表和图标，以提高幻灯片的吸引力和信息传达的效率。

根据您的要求，我将重新分配内容，使得第一个表格包含从“年龄相关研究”到“胃癌研究”的案例，而第二个表格包含剩余的案例。以下是拆分后的两个表格内容：

研究案例	数据整合类型	应用的方法
年龄相关研究	基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学	图形随机森林（Graphical Random Forest）
急性髓性白血病	基因组学、转录组学、DNA甲基化	LASSO
抗癌治疗反应	基因组学、转录组学、拷贝数变异	随机森林（Random Forest）、支持向量机（SVM）
脑癌研究	基因组学、转录组学、DNA甲基化、拷贝数变异、微RNA	LASSO、JIVE、iClusterBayes、SNF
乳腺癌研究	基因组学、转录组学、DNA甲基化	随机森林、支持向量机、LASSO
癌症生存分析	基因组学、转录组学、拷贝数变异	支持向量机、随机森林
癌症预后	基因组学、转录组学、拷贝数变异	LASSO、PSDF、GONEC
癌症药物反应	基因组学、转录组学、拷贝数变异	MOLI
心脏组织老化	基因组学、拷贝数变异	随机森林
COVID-19分析	代谢组学、蛋白质组学、脂质组学	PLS-DA、Extra Trees
慢性淋巴细胞性白血病	基因组学、转录组学、DNA甲基化	MOFA
胃癌研究	基因组学、转录组学、蛋白质组学	支持向量机、随机森林

研究案例	数据整合类型	应用的方法
肾癌研究	基因组学、转录组学、拷贝数变异、蛋白质组学	iClusterBayes、PAMOGK
肝癌研究	基因组学、转录组学、蛋白质组学	自编码器、支持向量机、朴素贝叶斯
肺癌研究	转录组学、基因组学	iCluster
神经母细胞瘤研究	基因组学、转录组学、拷贝数变异、微RNA	自编码器、支持向量机、朴素贝叶斯
卵巢癌研究	基因组学、转录组学、DNA甲基化	随机森林
口腔鳞状细胞癌	长非编码RNA、微RNA、基因表达	支持向量机
泛癌分析	基因组学、转录组学、蛋白质组学、拷贝数变异	iCluster+、MoCluster、LRAcluster、XGBoost、随机森林
马铃薯肉质颜色研究	基因组学、转录组学、DNA甲基化、拷贝数变异	随机森林
狗心脏疾病研究	基因组学、转录组学	随机森林

这样的分配可以确保每张幻灯片的信息量适中，便于观众理解和记忆。在实际的PPT设计中，您可以根据幻灯片的具体尺寸和内容的复杂性进行适当调整。