公共文化服务平台

共 6 条记录，以下是 1-6

全选清除导出

排序方式：

整合分析多组学数据筛选疾病靶点的精准医学策略被引量：17: 2015年; 随着高通量测序技术的不断发展与完善,对于不同层次和类型的生物组学数据的获取及分析方法也日趋成熟与完善。基于单组学数据的疾病研究已经发现了诸多新的疾病相关因子,而整合多组学数据研究疾病靶点的工作方兴未艾。生命体是一个复杂的调控系统,疾病的发生与发展涉及基因变异、表观遗传改变、基因表达异常以及信号通路紊乱等诸多层次的复杂调控机制,利用单一组学数据分析致病因子的局限性愈发显著。通过对多种层次和来源的高通量组学数据的整合分析,系统地研究临床发病机理、确定最佳疾病靶点已经成为精准医学研究的重要发展方向,将为疾病研究提供新的思路,并对疾病的早期诊断、个体化治疗和指导用药等提供新的理论依据。本文详细介绍了基因组、转录组和表观组等系统组学研究在疾病靶点筛选方面出现的新技术手段和研究进展,并对它们之间的整合分析新策略和优势进行了讨论。; 谢兵兵杨亚东丁楠方向东; 关键词：基因组转录组

一种获取外周血基因模型训练数据的方法及装置: 本发明实施例提供的一种获取外周血基因模型训练数据的方法及装置，所述方法包括：获取采样样本的外周血基因表达量；根据预设算法，将每两个外周血基因表达量分别对应的数值转换为一个相对值；根据预设规则，提取所述相对值中的目标相对值...; 方向东杨亚东张韬; 文献传递

一种获取外周血基因模型训练数据的方法及装置: 本发明实施例提供的一种获取外周血基因模型训练数据的方法及装置，所述方法包括：获取采样样本的外周血基因表达量；根据预设算法，将每两个外周血基因表达量分别对应的数值转换为一个相对值；根据预设规则，提取所述相对值中的目标相对值...; 方向东杨亚东张韬

精准医学大数据的分析与共享被引量：18: 2015年; 2008年Google成立10周年，英国Nature杂志曾出版关于“讨论大数据处理的技术问题和未来挑战”的专辑，最早提出了“Big Data”的概念[1]。随着计算机科学技术和信息工程技术的迅猛发展和普及应用，各行业数据呈爆炸性增长，大数据处理的迫切性和重要性已经获得全球学术界、工业界和各国政府的高度关注和重视。2012年3月，美国总统奥巴马签署并发布了“大数据研究发展创新计划”，该计划由美国国家自然科学基金会（National Science Foundation，NSF）、美国国立卫生研究院（National Institutes of Health，NIH）、能源部（Depa-rtment of Energy，DOE）、国防部（Department of Defense，DOD）等6大部门联合投资2亿美元启动。中国的学术界和工业界也在积极赶超世界前沿，广泛开展大数据技术的研究和开发。“十一五”以来，国家科技部973、863计划联合工业和信息化部开展的核高基等科技重大专项、国家自然科学基金等重大科研计划均已将大数据列为重要的研究内容。; 李艳明杨亚东张昭军方向东; 关键词：国家自然科学基金国家科技部共享 GOOGLE 美国总统

组学时代下机器学习方法在临床决策支持中的应用被引量：11: 2018年; 随着组学技术的不断发展,对于不同层次和类型的生物数据的获取方法日益成熟。在疾病诊治过程中会产生大量数据,通过机器学习等人工智能方法解析复杂、多维、多尺度的疾病大数据,构建临床决策支持工具,辅助医生寻找快速且有效的疾病诊疗方案是非常必要的。在此过程中,机器学习等人工智能方法的选择显得尤为重要。基于此,本文首先从类型和算法角度对临床决策支持领域中常用的机器学习等方法进行简要综述,分别介绍了支持向量机、逻辑回归、聚类算法、Bagging、随机森林和深度学习,对机器学习等方法在临床决策支持中的应用做了相应总结和分类,并对它们的优势和不足分别进行讨论和阐述,为临床决策支持中机器学习等人工智能方法的选择提供有效参考。; 赵学彤杨亚东渠鸿竹方向东; 关键词：疾病人工智能临床决策支持

应用于精准医学研究的转录组可变剪接分析被引量：6: 2016年; 精准医学是针对患者的基因组（转录组、表观组等）和个体特点进行防治的未来医学模式。随着人类基因组计划的完成,针对复杂疾病的第三次医药卫生革命—＂精准医学＂拉开了序幕。近15年来,通过对组学数据与各种临床表型相关性的不断深入解析,人类已经对复杂疾病有了相当深入的认识;同时,千美元基因组测序的实现,使得规模化开展精准医学研究成为可能。; 张韬杨亚东方向东; 关键词：可变剪接基因组测序人类基因组计划临床表型剪接位点

全选清除导出

共1页<1>

杨亚东