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    • 生物醫學大數據挖掘分析

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    隨著高通量測序技術的迅猛發展，各種生物醫學數據庫應運而生，大數據挖掘技術已成為生物醫學領域中最新最重要驅動力之一。GEO是當今最大、最全的公共基因數據資源庫，包括基因的表達、突變、修飾等信息，涵蓋幾乎所有的疾病，且單個實驗檢測樣品數目較多。TCGA數據庫包含11,000個病人的33種腫瘤的7個不同層面的基因數據（包括基因表達、CNV，SNP，DNA甲基化，miRNA，外顯子組等）和臨床數據，旨在解析癌癥發生的分子機制、腫瘤的亞型和治療靶點等，也可佐證實驗數據和提供新的研究思路，因此近年來基于GEO和TCGA數據發表的文章指數級增長。


    吉賽生物融合數據挖掘技術、生物信息學和醫學統計學，挖掘公共數據庫并提取有價值的信息，加速科研進度。




  • 部分結果示例


    圖1. 公共數據挖掘思路及結果展示


    1. 公共數據挖掘

    根據客戶需求，挖掘TCGA、GEO、SRA等公共數據庫蘊含的多層面的疾病數據，提供差異篩選、功能富集、靶基因預測、網絡分析、生存分析、分子標志物分析等多種生物信息學分析內容。


    2. 免疫浸潤分析

    免疫浸潤分析可在轉錄組表達水平反映各樣本的免疫活性狀況，揭示組織細胞的免疫微環境。腫瘤具有很強的異質性，同一腫瘤在不同個體之間具有不同的免疫活性，而具有相似免疫活性狀況的樣本則可能處于相同的免疫微環境，免疫浸潤分析是腫瘤微環境分析的強有力手段。


    3. 預后分子分型

    通過分析癌癥等疾病樣本中的基因信息（表達、甲基化等）以及臨床信息，使用多種分類器挖掘預后相關標志物，為疾病的預后提供有效的預測模型。


    4. 生物標記物分析

    通過分析癌癥等疾病和正常樣本的基因信息（表達、甲基化等），使用分子建模的方法，發現早期診斷標志物。



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