酶工程
开放获取

抽象的

基于压缩感知方法结合基因表达和 CNV 数据对胶质瘤进行亚型分型。

桑杰·夏尔马

近年来，生物技术的进步使专家能够从检查中收集各种信息，例如质量表达信息、SNP 信息和拷贝数变异 (CNV) 信息。结合不同类型的信息比利用任何单独的信息可以产生更好的结果。与全基因组估计的各种信息类型联合研究并不是什么想法，但如何有效地将它们整合起来以实现有机披露仍在不断测试。开发了一个名为 Magellan 的在线平台，用于综合研究卵巢恶性生长中的 DNA 重复数量和连接信息。麦哲伦发现了发音质量和患者耐力之间的显着关系。建立了贝叶斯结构来连接异构信息热点以预测质量能力。质量分组的精确度的提高已经通过对比和微阵列检查单独完成。基于部分的可测量学习计算同样被用于各种全基因组数据集的联合研究中。一些联合调查策略需要数据集具有类似的分散性；在检查之前需要将数据集更改为类似的分散度。最近，采用了一种整合联系、质量阐明和隶属关系的综合方法来识别申请人管理 BMD 的质量。本工作中提出的综合审查方法对于信息类型或信息拨款没有特别的必要性。为了测试我们的方法的充分性，我们将其应用于胶质瘤的亚型分析。神经胶质瘤是起源于大脑或脊柱并由神经胶质细胞产生的肿瘤。神经胶质瘤是成年人中最常见的一种原发性脑肿瘤。神经胶质瘤的顺序可以根据细胞类型、评估和面积确定。例如，通过肿瘤的病理评估，可以将神经胶质瘤分为二级和高级。在这项研究中，我们根据参考文献描述了依赖于遗传和原子标记的亚型。神经胶质瘤亚型的顺序引起了很多考虑，并已被许多探索聚会所探索。大部分作品都是建立在高质量的清晰度信息的基础上的。据认为，神经胶质瘤有四种亚型：少突胶质细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、间变性星形细胞瘤和多形性胶质母细胞瘤，只需两种质量或三种质量的混合物即可识别。它组装了一个具有 20 个亮点的 k 最接近模型，用于对 28 种胶质母细胞瘤和 22 种间变性少突神经胶质瘤进行分类。保证了班级