该研究提出了一个基于注意力机制的无监督对比学习框架（AMUCL），用于分析癌症多组学数据以识别和表征癌症亚型。DMACL模型用于学习多组学数据特征和聚类，并识别新的癌症亚型。该方法在单细胞和癌症多组学数据集上获得了较好的聚类结果，并揭示了AML的六个癌症亚型。通过GO功能富集分析和GSEA进一步提高了解释能力。